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Enregistrement W3130328637 · doi:10.1007/s00134-021-06352-y

How the COVID-19 pandemic will change the future of critical care

2021· review· en· W3130328637 sur OpenAlexafffund
Yaseen M. Arabi, Élie Azoulay, Hasan M. Al‐Dorzi, Jason Phua, Jorge I. Salluh, Alexandra Binnie, Carol Hodgson, Derek C. Angus, Maurizio Cecconi, Bin Du, Rob Fowler, Charles D. Gomersall, Peter Horby, Nicole P. Juffermans, Jozef Kesecioğlu, Ruth Kleinpell, F.S. Machado, Greg S. Martin, Geert Meyfroidt, Andrew Rhodes, Kathy Rowan, Jean‐François Timsit, Jean‐Louis Vincent, Giuseppe Citerio

Notice bibliographique

RevueIntensive Care Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensSunnybrook HospitalUniversity of TorontoWilliam Osler Health System
Organismes subventionnairesDipartimento di Medicina e Chirurgia, Università degli Studi di Milano-BicoccaPeking Union Medical CollegePeking Union Medical College HospitalSt George's University Hospitals NHS Foundation TrustChinese Academy of Medical SciencesInstituto D'Or de Pesquisa e EnsinoKU LeuvenEmory UniversityUniversity of TorontoHumanitas UniversityUniversità degli Studi di Milano-BicoccaMonash UniversitySchool of Medicine, Emory UniversityInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleUniversity of OxfordNational University Health SystemUniversity of PittsburghUniversidade de São PauloUniversiteit UtrechtVanderbilt University
Mots-clésMedicineHealth carePandemicPreparednessPersonal protective equipmentStaffingSurge CapacityMedical emergencyTelemedicineIntensive careIntensive care medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronavirus disease 19 (COVID-19) has posed unprecedented healthcare system challenges, some of which will lead to transformative change. It is obvious to healthcare workers and policymakers alike that an effective critical care surge response must be nested within the overall care delivery model. The COVID-19 pandemic has highlighted key elements of emergency preparedness. These include having national or regional strategic reserves of personal protective equipment, intensive care unit (ICU) devices, consumables and pharmaceuticals, as well as effective supply chains and efficient utilization protocols. ICUs must also be prepared to accommodate surges of patients and ICU staffing models should allow for fluctuations in demand. Pre-existing ICU triage and end-of-life care principles should be established, implemented and updated. Daily workflow processes should be restructured to include remote connection with multidisciplinary healthcare workers and frequent communication with relatives. The pandemic has also demonstrated the benefits of digital transformation and the value of remote monitoring technologies, such as wireless monitoring. Finally, the pandemic has highlighted the value of pre-existing epidemiological registries and agile randomized controlled platform trials in generating fast, reliable data. The COVID-19 pandemic is a reminder that besides our duty to care, we are committed to improve. By meeting these challenges today, we will be able to provide better care to future patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,314
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations253
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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