Development and application of a new framework for infectious disease management at the early stage of new epidemics: Taking COVID‐19 outbreak in China as an example
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19) rapidly spread across worldwide, posing a significant challenge to public health. Several shortcomings in the existing infectious disease management system were exposed during the pandemic, which hindered the control of the disease globally. To cope with this issue, we propose a window-period framework to reveal the general rule of the progression of management of infectious diseases and to help with decision making at the early stage of epidemics with a focus on healthcare provisions. METHODS: The framework has two significant periods (dark-window period and bright-window period). Outbreak of COVID-19 in China was used as an example for the application of the framework. RESULTS: The framework could reflect the progression of the epidemic objectively. The spread increased slowly in the dark-window period, but rocketed up in the bright-window period. The beginning of the bright-window period was the time when healthcare personnel were exposed to a substantially high risk of nosocomial infection. Additionally, proper and prompt preventive actions during the dark-window and bright-window periods were substantially important to reduce the future spreading of the disease. CONCLUSIONS: It was recommended that when possible healthcare provisions should upgrade to the highest level of alert for the control of an unknown epidemic in the dark-window period, while countermeasures in the bright-window period could be accordingly adjusted with full exploration and considerations. The framework may provide some insights into how to accelerate the control of future epidemics promptly and effectively.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».