Relevant Research: Tracking the Seasons of Hospital Use
Notice bibliographique
Résumé
A re you ready for next year's flu season?Or will you be caught again, unprepared for healthcare's annual crisis, with its attendant miseries -patients lying in hallways, surgery cancelled, TV cameras everywhere and hounded politicians on the line.There is an alternative, according to a study released late last year by the Manitoba Centre for Health Policy and Evaluation.In "Seasonal Patterns of Winnipeg Hospital Use," lead author Verena Menec and her colleagues review the factors that lead to overcrowding during flu season and offer ideas for averting the problem.The authors reviewed 10 years of records on admissions and people waiting for beds in Winnipeg.They found the problem to be fairly predictable: sometime between December and April, the number of non-surgical patients in the hospital rises over the hospital's maximum capacity and stays there from one to three weeks.Noting that the patient-in-the-hallway problem predates the bed closures of the 1990s, so that simply adding more beds is clearly not a solution, the authors make several suggestions: • Reduce the amount of surgery done in the peak flu periods, to keep beds available for medical patients when required.Do more surgery during the Christmas and summer holidays.• Launch a campaign to increase vaccination for flu, particularly among the elderly; pneumococcal vaccination might be considered as well.• Make it possible to discharge patients to nursing homes and homecare on weekends by having staff both in the hospital and in the community to do the transfers seven days a week.• Assess patients who have been in hospital more than eight days rigorously; there is good evidence to show many of them don't need an acute-care bed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».