Lessons Learned from the COVID-19 Pandemic and How Blood Operators Can Prepare for the Next Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Humans interact with virus-infected animal hosts, travel globally, and maintain social networks that allow for novel viruses to emerge and develop pandemic potential. There are key lessons-learned from the coronavirus diseases 2019 (COVID-19) pandemic that blood operators can apply to the next pandemic. Warning signals to the COVID-19 pandemic included outbreaks of Severe acute respiratory syndrome-related coronavirus-1 (SARS-CoV-1) and Middle East respiratory syndrome-related coronavirus (MERS-CoV) in the prior two decades. It will be critical to quickly determine whether there is a risk of blood-borne transmission of a new pandemic virus. Prior to the next pandemic blood operators should be prepared for changes in activities, policies, and procedures at all levels of the organization. Blood operators can utilize "Plan-Do-Study-Act" cycles spanning from: vigilance for emerging viruses, surveillance activities and studies, operational continuity, donor engagement and trust, and laboratory testing if required. Occupational health and donor safety issues will be key areas of focus even if the next pandemic virus is not transfusion transmitted. Blood operators may also be requested to engage in new activities such as the development of therapeutics or supporting public health surveillance activities. Activities such as scenario development, tabletop exercises, and drills will allow blood operators to prepare for the unknowns of the next 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».