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Enregistrement W4313041836 · doi:10.1139/facets-2022-0023

COVID-19 pandemic: the impact on Canada’s intensive care units

2022· article· en· W4313041836 sur OpenAlexaffvenueabout
R. T. Noel Gibney, Cynthia Blackman, Mélanie Gauthier, Eddy Fan, Robert Fowler, Curtis Johnston, R. Jeremy Katulka, Samuel Marcushamer, Kusum Menon, Tracey Miller, Bojan Paunovic, Teddie Tanguay

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of TorontoRoyal University HospitalMcGill UniversityUniversity of OttawaRoyal Alexandra HospitalSunnybrook HospitalUniversity Health NetworkCanadian Nurses AssociationChildren's Hospital of Eastern OntarioRoyal Columbian HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicTriageIntensive careMedicineMechanical ventilationHealth careCoronavirus disease 2019 (COVID-19)RehabilitationIntensive care unitMedical emergencyNursingIntensive care medicinePhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has exposed the precarious demand-capacity balance in Canadian hospitals, including critical care where there is an urgent need for trained health care professionals to dramatically increase ICU capacity. The impact of the pandemic on ICUs varied significantly across the country with provinces that implemented public health measures later and relaxed them sooner being impacted more severely. Pediatric ICUs routinely admitted adult patients. Non-ICU areas were converted to ICUs and staff were redeployed from other essential service areas. Faced with a lack of critical care capacity, triage plans for ICU admission were developed and nearly implemented in some provinces. Twenty eight percent of patients in Canadian ICUs who required mechanical ventilation died. Surviving patients have required prolonged ICU admission, hospitalization and extensive ongoing rehabilitation. Family members of patients were not permitted to visit, resulting in additional psychological stresses to patients, families, and healthcare teams. ICU professionals also experienced extreme psychological stresses from caring for such large numbers of critically ill patients, often in sub-standard conditions. This resulted in large numbers of health workers leaving their professions. This pandemic is not yet over, and it is likely that new pandemics will follow. A review and recommendations for the future are provided.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,197
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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