Critical care resources, disaster preparedness, and sepsis management: Survey results from the Asia Pacific region
Notice bibliographique
Résumé
There is paucity of data on critical care resources, disaster preparedness, and sepsis management in countries within the Asia Pacific region. An online survey was conducted from 15 April to 17 July 2020. Snowball sampling through the Asia Pacific Sepsis Alliance and network contacts was used to recruit respondents. Countries were grouped according to the World Bank Country Income 2019 classification into lower-middle income (LMIC), upper-middle income (UMIC), and high-income (HIC). Survey questions addressed to hospital characteristics, critical care resources, disaster preparedness, and sepsis management. In total, 59 hospitals from 15 countries responded (33 LMICs, 8 UMICs, 18 HICs) with most responses from the Philippines (10; 16.9%). Median [Inter-quartile range (IQR)] hospital and Intensive Care Unit (ICU) bed capacity was 798 (500–1,001) and 37 (19–59), respectively. Median (IQR) doctor-to-patient and nurse-to-patient day ratios were 1:5 (1:3–1:8) and 1:2 (1:1–1:2), respectively. Availability of 24/7 physiotherapy services, 24/7 Medical resonance Imaging (MRI), point-of-care lactate, and “reserve” antibiotics was limited. Most ICUs had a disaster management plan (88%) and access to Personal Protective Equipment (96%). The most commonly adopted sepsis guideline was the Surviving Sepsis Campaign guidelines (77%). LMIC/UMIC ICUs had lower nurse-to patient ratio and surge capacity along with limited access to 24/7 physiotherapy and MRI services, and interventions like Extra Corporeal Membrane Oxygenation, and Continuous Renal Replacement Therapy. Self-reported adoption and adherence to sepsis guidelines was higher in LMICs/UMICs than HICs. In the Asia Pacific region, critical care resources, disaster preparedness and management of sepsis vary considerably between countries across different income categories. In particular, low surge and isolation capacity in LMICs highlights the need for better health service planning and preparation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».