Managing Labour in Women with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Since first reported in December 2019 in Wuhan, China, COVID-19 caused by Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) Corona virus2 (SARS CoV-2) quickly spread to become a pandemic that has caused significant morbidity and mortality. The rapidity of the spread of the virus and the high mortality at the outset threatened to overwhelm health systems worldwide, and, indeed, this significantly impacted maternal health, especially since there was minimal experience to draw from. Experience with Covid 19 has grown exponentially as the unique needs of pregnant and labouring women with COVID-19 infection have become more evident. Managing COVID-19 parturients requires a multidisciplinary team consisting of anaesthesiologists, obstetricians, neonatologists, nursing staff, critical care staff, infectious disease and infection control experts. There should be a clear policy on triaging patients depending on the severity of their condition and the stage of labour. Those at high risk of respiratory failure should be managed in a tertiary referral centre with facilities for intensive care and assisted respiration. Staff and patients in delivery suites and operating rooms should be protected by enforcing infection protection principles such as offering dedicated rooms and theatres to SARS CoV-2 positive patients and using personal protective equipment. All hospital staff must be trained in infection control measures which should be updated regularly. Breastfeeding and care of the new-born must be part of the healthcare package offered to COVID-19 parturient mothers.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».