Surge Mechanical Ventilation for the COVID-19 Surge and Future Pandemics—Time to Reframe the Strategy
Notice bibliographique
Résumé
In the spring of 2020, US regions impacted early by COVID-19, such as northern New Jersey and New York City, exceeded the usual mechanical ventilation capability at numerous hospitals. As COVID-19 spread to other communities with limited immunity, similar challenges to provide surge mechanical ventilation were reported. Hospitals, health care systems, and jurisdictional authorities sought to purchase more mechanical ventilators and quickly realized that the supply chain could not accommodate the perceived need. Numerous creative engineering ideas were proposed to augment the supply of resuscitators or mechanical ventilators. Tremendous public and governmental effort focused on preventing shortages of these potentially life-saving devices and on strategies to ration them should demand exceed supply. To achieve this end, accurate determination of both the quantity and geographic distribution of ventilators at US hospitals was crucial. The last comprehensive assessment of US ventilators was completed more than a decade ago during the H1N1 pandemic. In JAMA Network Open, Tsai et al 1 provide an updated evaluation using questions added to the American Hospital Association's Annual Survey. The reported quantities, although extrapolated estimates from incomplete data and therefore subject to bias, are an important update.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».