Canadian Pediatric Intensive Care Adaptations for Critically Ill Adults During the COVID-19 Pandemic: Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic overwhelmed Canadian hospitals with adult admissions. A large number of adult patients required critical care therapies, placing significant strain on hospital resources. In order to decompress adult intensive care units, pediatric intensive care units (PICUs) introduced adapted models of traditional care to lessen these burdens. OBJECTIVE: We aimed to evaluate how PICUs across Canada adapted care for the high volumes of critically ill adults. METHODS: A survey containing 40 questions was sent to the medical directors of 14 Canadian PICUs where English was the primary clinical language. The survey was designed to gain perspective on the various adaptations that PICUs instituted during the COVID-19 pandemic. RESULTS: Of the 13 PICUs that returned survey responses (response rate: 13/14, 93%), 10 (77%) participated in at least one adaptation to support the influx of admitted adults with COVID-19. The key challenges included disorganization, loss of autonomy, and compromised patient care. The significant advantages of these adaptations included a sense of learning and comradery. CONCLUSIONS: Our study highlighted an unpreparedness in critical care surge capacity. During the COVID-19 pandemic, adaptations rapidly emerged in Canada that involved PICUs with adult care. In the future, preplanned adaptations for optimizing robust critical care services should be developed based on what has been learned from the COVID-19 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».