Canadian emergency medicine and critical care physician perspectives on pandemic triage in COVID-19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Local and regional policies to guide the allocation of scarce critical care resources have been developed, but the views of prospective users are not understood. We sought to investigate the perspectives of Canadian acute care physicians toward triaging scarce critical care resources in the COVID-19 pandemic. METHODS: We rapidly deployed a brief survey to Canadian emergency and critical care physicians in April 2020 to investigate current attitudes toward triaging scarce critical care resources and identify subsequent areas for improvement. Descriptive and between-group analyses along with thematic coding were used. RESULTS: The survey was completed by 261 acute care physicians. Feelings of anxiety related to the pandemic were common (65 percent), as well as fears of psychological distress if required to triage scarce resources (77 percent). Only 49 percent of respondents felt confident in making resource allocation decisions. Both critical care and emergency physicians favored multidisciplinary teams over single physicians to allocate scarce critical care resources. Critical care physicians were supportive of decision making by teams not involved in patient care (3.4/5 versus 2.9/5 p = 0.04), whereas emergency physicians preferred to maintain their involvement in such decisions (3.4/5 versus 4.0/5 p = 0.007). Free text responses identified five themes for subsequent action including the need for further guidance on existing triage policies, ethical support in decision making, medicolegal protection, additional tools for therapeutic communications, and healthcare provider psychological support. CONCLUSION: There is an urgent need for collaboration between policymakers and frontline physicians to develop critical care resource triage policies that wholly consider the diversity of provider perspectives across practice environments.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle