MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3180405443 · doi:10.1097/jom.0000000000002308

American Frontline Healthcare Personnel's Access to and Use of Personal Protective Equipment Early in the COVID-19 Pandemic

2021· article· en· W3180405443 sur OpenAlexaff
Janet W. Rich‐Edwards, Ming Ding, Carissa M. Rocheleau, James M. Boiano, Jae H. Kang, Iris Becene, Long H. Nguyen, Andrew T. Chan, Jaime E. Hart, Jorge E. Chavarro, Christina C. Lawson

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensLawson Foundation
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteCrohn's and Colitis Foundation
Mots-clésPersonal protective equipmentPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Health careBetacoronavirusMedicineMedical emergencyVirologyPolitical scienceOutbreakInfectious disease (medical specialty)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To quantify adequacy of personal protective equipment (PPE) for U.S. healthcare personnel (HCP) at the outset of the COVID-19 pandemic and its association with infection risk. METHODS: March-May 2020 survey of the national Nurses' Health Studies and the Growing Up Today study regarding self-reported PPE access, use, and reuse. COVID-19 endpoints included SARS-CoV-2 tests and COVID-19 status predicted from symptoms. RESULTS: Nearly 22% of 22,232 frontline HCP interacting with COVID-19 patients reported sometimes or always lacking PPE. Fifty percent of HCP reported not needing respirators, including 13% of those working in COVID-19 units. Lack of PPE was cross-sectionally associated with two-fold or greater odds of COVID-19 among those who interacted with infected patients. CONCLUSION: These data show the need to improve the U.S. infection prevention culture of safety when confronting a novel pathogen.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Occupational and Environmental MedicineMême sujetInfection Control and VentilationTravaux en français237 207