Anesthesia Guidelines and Practical Recommendations during Covid-19 Pandemic Based on an Evaluating Guideline of Several Countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: The outbreak of Covid-19 has seriously challenged the world's health systems, which brought about a growing dissemination of a multitude anesthesia guidelines. Considering the collaboration of international collogues with the purpose of saving patients’ lives and health care workers, the primary purpose of this study is to describe and evaluate the national guidelines released for the management of anesthesia in patients with Covid 19. Methods: The required data were collected through systematic review approach by consulting the national guidelines published in the datasets such as Pub-med, Cochrane Library, Embase, Science Direct, and Up-to-date. This inclusive searching approach was supplemented with the World Federation of Anesthesiologists Information Resources website. Results: We reviewed the guidelines disseminated by Australia, Canada, China, India, Italy, South Africa, South Korea, Taiwan, Iran, the United Kingdom, and the United States. The results revealed that all the above guidelines were often used to limit the spread of infection and to maintain the health of health care providers. Considering the scope and mission of the guidelines, the results also showed that the most comprehensive ones were disseminated by Chinese researchers. The most transparent reporting of sources of information was released by South Africa and the United Kingdom scholars. Conclusion: Evidence-based implications, the national guidelines need to be updated to increase their accuracy, clarity, and enforceability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,036 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».