A unified citywide dashboard for allocation and scheduling dialysis for COVID-19 patients on maintenance hemodialysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has caused significant global disruption, especially for chronic care like hemodialysis treatments. Approximately 10,000 end-stage kidney disease (ESKD) patients are receiving maintenance hemodialysis (MHD) at 174 dialysis centers in Greater Mumbai. Because of the fear of transmission of infection and inability to isolate patients in dialysis centers, chronic hemodialysis care was disrupted for COVID-19-infected patients. Hence, we embarked on a citywide initiative to ensure uninterrupted dialysis for these patients. Materials and Methods: The Municipal Corporation of Greater Mumbai (MCGM) designated 23 hemodialysis facilities as COVID-positive centers, two as COVID-suspect centers, and the rest continued as COVID-negative centers to avoid transmission of infection and continuation of chronic hemodialysis treatment. Nephrologists and engineers of the city developed a web-based-portal so that information about the availability of dialysis slots for COVID-infected patients was easily available in real time to all those providing care to chronic hemodialysis patients. Results: The portal became operational on May 20, 2020, and as of December 31, 2020, has enrolled 1,418 COVID-positive ESKD patients. This initiative has helped 97% of enrolled COVID-infected ESKD patients to secure a dialysis slot within 48 hours. The portal also tracked outcomes and as of December 31, 2020, 370 (27%) patients died, 960 patients recovered, and 88 patients still had an active infection. Conclusions: The portal aided the timely and smooth transfer of COVID-19-positive ESKD patients to designated facilities, thus averting mortality arising from delayed or denied dialysis. Additionally, the portal also documented the natural history of the COVID-19 pandemic in the city and provided information on the overall incidence and outcomes. This aided the city administration in the projected resource needs to handle the pandemic.
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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 | 0,002 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découle