Evaluation of dedicated COVID-19 hospitals in the pandemic response in Iraq: pandemic preparation within a recovering healthcare infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to evaluate Iraq's health facility preparedness for the surge of hospitalised cases associated with the ongoing COVID-19 pandemic. In this article, we review pandemic preparedness at both general and tertiary hospitals throughout all districts of Iraq. COVID-19 pandemic preparedness, for the purpose of this review, is defined as: (1) staff to patient ratio, (2) personal protective equipment (PPE) to staff ratio, (3) infection control measures training and compliance and (4) laboratory and surveillance capacity. Despite the designation of facilities as COVID-19 referral hospitals, we did not find any increased preparedness with regard to staffing and PPE allocation. COVID-19 designated hospital reported an increased mean number of respiratory therapists as well as sufficient intensive care unit staff, but this did not reach significant levels. Non-COVID-19 facilities tended to have higher mean numbers of registered nurses, cleaning staff and laboratory staff, whereas the COVID-19 facilities were allocated additional N-95 masks (554.54 vs 147.76), gowns (226.72 vs 104.14) and boot coverings (170.48 vs 86.8) per 10 staff, but none of these differences were statistically significant. Though COVID-19 facilities were able to make increased requisitions for PPE supplies, all facility types reported unfulfilled requisitions, which is more likely a reflection of global storage rather than Iraq's preparedness for the pandemic. Incorporating future pandemic preparedness into health system strengthening efforts across facilities, including supplies, staffing and training acquisition, retention and training, are critical to Iraq's future success in mitigating the ongoing impact of the ongoing COVID-19 pandemic.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; 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 ».