Estimating surge in COVID-19 cases, hospital resources and PPE demand with the interactive and locally-informed COVID-19 Health System Capacity Planning Tool
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
Introduction: The COVID-19 pandemic revealed an urgent need for analytic tools to help health system leaders plan for surges in hospital capacity. Our objective was to develop a practical and locally informed Tool to help explore the effects of public health interventions on SARS-CoV-2 transmission and create scenarios to project potential surges in hospital admissions and resource demand. Methods: Our Excel-based Tool uses a modified S(usceptible)-E(xposed)-I(nfected)-R(emoved) model with vaccination to simulate the potential spread of COVID-19 cases in the community and subsequent demand for hospitalizations, intensive care unit beds, ventilators, health care workers, and personal protective equipment. With over 40+ customizable parameters, planners can adapt the Tool to their jurisdiction and changes in the pandemic. Results: We showcase the Tool using data for Ontario, Canada. Using healthcare utilization data to fit hospitalizations and ICU cases, we illustrate how public health interventions influenced the COVID-19 reproduction number and case counts. We also demonstrate the Tool's ability to project a potential epidemic trajectory and subsequent demand for hospital resources. Using local data, we built three planning scenarios for Ontario for a 3-month period. Our worst-case scenario accurately projected the surge in critical care demand that overwhelmed hospital capacity in Ontario during Spring 2021. Conclusions: Our Tool can help different levels of health authorities plan their response to the pandemic. The main differentiators between this Tool and other existing tools include its ease of use, ability to build scenarios, and that it provides immediate outcomes that are ready to share with executive decision makers. The Tool is used by provincial health ministries, public health departments, and hospitals to make operational decisions and communicate possible scenarios to the public. The Tool provides educational value for the healthcare community and can be adapted for existing and emerging diseases.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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