MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4206243830 · doi:10.25011/cim.v44i4.37515

Trauma Care During the COVID-19 Pandemic. A Canadian Survey

2021· article· en· W4206243830 sur OpenAlexaffvenueabout
Mostafa Alhabboubi, François de Champlain, Khalifa Alqaydi, Basem Algamdi, Joe Nemeth, Gregory Clark

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineTrauma careMedical emergencySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Health care2019-20 coronavirus outbreakEmergency medicineFamily medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)VirologyInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has placed major limitations on trauma health care systems. This survey aims to identify how Canadian trauma centres altered their processes to care for injured patients and protect their staff during the pandemic. METHODS: A survey was distributed to trauma directors at level 1 Canadian adult trauma centres in July 2020. Questions included changes made to the trauma service in preparation for the pandemic, modification to clinical practice and expected lasting modifications after the pandemic. RESULTS: The response rate was 68.4%. All trauma centres modified their treatment and investigation protocols for the pandemic. Most respondents adopted online platforms for meetings and educational activities and used simulation to prepare for COVID-19-infected trauma patients. The approach to who would intubate trauma patients, which trauma patients should be tested for COVID-19 and who should use N95 ventilators, varied among the sites surveyed. CONCLUSION: All centres modified some of their treatment and investigation protocols for the pandemic but not all modifications were adopted universally. Knowing these steps and comparing them with other global centres will help organize disaster plans for the current and future pandemics.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,405
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,017 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical and investigative medicine→Même sujetTrauma and Emergency Care Studies→Travaux en français237 207→