A Mini-review about Concomitant Burn and COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 can cause different catastrophic events and mortalities. Therefore, burn hospitals strategies changed during regional peak of COVID-19 pandemic in the world. Some outpatient strategies were introduced to minimize the contact with infected patients. However, admission strategies were based on the severity of COVID-19 symptoms and also severity of burn injuries. The policy for admission to give inpatient care relates to history, symptoms and COVID-19 PCR results. If all the mentioned criteria were negative, the burn patient was admitted to GREEN area or ward. If the patient was suspected or positive for COVID-19, then would be admitted to RED area or ward. Given that some patients may be carriers without specific symptoms, considering a YELLOW area or ward seems logical for these groups. In GREEN areas one care giver for each adult and two care givers for each pediatric patient were allowed. For all care givers wearing medical masks were obligatory. All patients, care givers and staffs were under constant surveillance for fever and other symptoms. In RED areas no visitors were allowed and for each patient one nurse was assigned in BICU. All elective surgeries were stopped and other procedures were divided to emergency and semi-emergency. Strategies for facing COVID-19 surges especially new variants need to continuously evolve. Changing of infectivity rate, manifestations, resistance to different vaccine and duration of viral shedding necessitate modification of principles according to data collected from involving countries.
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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 | 0,177 | 0,532 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».