Balancing the Needs of Acute and Maintenance Dialysis Patients during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic continues to strain health care systems and drive shortages in medical supplies and equipment around the world. Resource allocation in times of scarcity requires transparent, ethical frameworks to optimize decision making and reduce health care worker and patient distress. The complexity of allocating dialysis resources for both patients receiving acute and maintenance dialysis has not previously been addressed. Using a rapid, collaborative, and iterative process, BC Renal, a provincial network in Canada, engaged patients, doctors, ethicists, administrators, and nurses to develop a framework for addressing system capacity, communication challenges, and allocation decisions. The guiding ethical principles that underpin this framework are ( 1 ) maximizing benefits, ( 2 ) treating people fairly, ( 3 ) prioritizing the worst-off individuals, and ( 4 ) procedural justice. Algorithms to support resource allocation and triage of patients were tested using simulations, and the final framework was reviewed and endorsed by members of the provincial nephrology community. The unique aspects of this allocation framework are the consideration of two diverse patient groups who require dialysis (acute and maintenance), and the application of two allocation criteria (urgency and prognosis) to each group in a sequential matrix. We acknowledge the context of the Canadian health care system, and a universal payer in which this framework was developed. The intention is to promote fair decision making and to maintain an equitable reallocation of limited resources for a complex problem during a pandemic.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».