Reducing Morbidity and Mortality Rates from COVID-19, Influenza and Pneumococcal Illness in Nursing Homes and Long-Term Care Facilities by Vaccination and Comprehensive Infection Control Interventions
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
The COVID-19 pandemic identifies the problems of preventing respiratory illnesses in seniors, especially frail multimorbidity seniors in nursing homes and Long-Term Care Facilities (LCTFs). Medline and Embase were searched for nursing homes, long-term care facilities, respiratory tract infections, disease transmission, infection control, mortality, systematic reviews and meta-analyses. For seniors, there is strong evidence to vaccinate against influenza, SARS-CoV-2 and pneumococcal disease, and evidence is awaited for effectiveness against COVID-19 variants and when to revaccinate. There is strong evidence to promptly introduce comprehensive infection control interventions in LCFTs: no admissions from inpatient wards with COVID-19 patients; quarantine and monitor new admissions in single-patient rooms; screen residents, staff and visitors daily for temperature and symptoms; and staff work in only one home. Depending on the vaccination situation and the current risk situation, visiting restrictions and meals in the residents' own rooms may be necessary, and reduce crowding with individual patient rooms. Regional LTCF administrators should closely monitor and provide staff and PPE resources. The CDC COVID-19 tool measures 33 infection control indicators. Hand washing, social distancing, PPE (gowns, gloves, masks, eye protection), enhanced cleaning of rooms and high-touch surfaces need comprehensive implementation while awaiting more studies at low risk of bias. Individual ventilation with HEPA filters for all patient and common rooms and hallways is needed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découle