The Safeguard measures for mitigating the impact of COVID-19 on radiotherapy services in a Cancer Hospital: A resource-constrained approach
Notice bibliographique
Résumé
This article suggests the preventive measures for healthcare department (particularly radiotherapy department) to reduce the probability of corona virus transmission with a resource constrained approach without affecting the work flow. COVID-19 has affected the patients as well as staff of radiotherapy department leaving a severe negative impact on the financial resources of INOR cancer hospital, Abbottabad. Multiple preventive measures have been taken to reduce the probability of spreading the coronavirus while pursuing the timely treatment of radiotherapy patients without compromising their oncological outcomes. In this context, a triage center was established to filter out the Covid suspected/confirmed patients to reduce the risk of infection to other patients and staff. Social distancing was ensured by making amendments in patient gathering areas. Also extensive ventilation and disinfection procedures were adopted to clean the surfaces. Following these measures, patient flux did not show any considerable decrease in second, third and fourth wave as compared to first wave when patient flux reduced to about less than 25 %. Preventive measures were also taken for the employees by ensuring them to wear personal protective equipment during office hours. To further reduce the probability of contact, telemedicine was adopted for patients where possible. All employees were made to be fully vaccinated by July 2021 resulting in 100 % reduction in new cases among INOR employees in the following fourth COVID wave. Owing to these stringent measures taken to fight against coronavirus, ratio of contracting the coronavirus among the employees and patients of INOR has been found <10% overall in this pandemic, While no mortality has been reported so far.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».