A Clinical Response Team Providing Support to Long-Term Care Homes with COVID-19 Outbreaks in Eastern Ontario—a Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundThe greatest impact of the COVID-19 pandemic in Canada has been on long-term care facilities which have accounted for a large majority of the mortality seen in this country. We developed a clinical response team to perform mass as-sessment and provide support to long-term care facilities in Eastern Ontario with large outbreaks in the hope of reducing the impact of the outbreaks. MethodsThis is a retrospective cohort study of all residents of LTC facilities supported by our multidisciplinary clinical response team. We collected data about the timing of the outbreak and our deployment, as well as the total number of COVID-19 cases and deaths, and measured the correlation between the timing of our deployment and the observed mortality rate. ResultsOur clinical team was deployed to 14 long-term care facilities, representing 719 cases and 243 deaths (mean ± standard error of mortality 34% ± 4%). Our team was deployed a mean ± standard error of 16 ± 2 days after the declaration of an out-break. There was a significant correlation between an earlier deployment of our clinical team and a lower mortality rate for that outbreak (Pearson’s r = 0.70, p < .01). InterpretationThis retrospective, uncontrolled study of a non-standardized intervention has many potential limitations. However, the data suggest that timely deployment of our clinical response team may improve outcomes in the event of a large outbreak. This clinical team may be useful in future pandemics.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».