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Enregistrement W4382073752 · doi:10.21037/jhmhp-22-137

Expeditious formation of London Health Sciences Centre (LHSC) adult ground critical care transport team in aid of 3rd wave coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic in Ontario, Canada

2023· article· en· W4382073752 sur OpenAlexaffabout
Raymond Kao, Chintan Dave, M . W. L Risk, Meaghan St. John, John D. Hewitt, Stacy Ballantyne, Michelle Stephens, Brenda J. Morgan

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Management and Health Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)General partnershipMedicineHealth careMedical emergencyEmergency medical servicesBusinessPolitical scienceDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The third wave coronavirus disease of 2019 (COVID-19) infection resulted the highest number of intensive care unit (ICU) admissions in Toronto, Canada, which needed to decant to other hospitals in the Province of Ontario. The interfacility transport of critical and non-critical patients is the responsibility of the municipality Emergency Medical Services (EMS) and the provincially supported private company Ornge Air and Ground Ambulance Services in Ontario. The first time since the establishment of Canada Health Act that an official request from the publicly funded transport services were unable to fulfill all the requests for to offload the over-burdened ICUs to those with available capacity during the COVID-19 pandemic. In partnership with Middlesex London EMS, London Health Sciences Centre (LHSC) established a novel Critical Care Ground Transport (CCGT) team to assist Ornge with the transportation. Case Description: A Strengths, Weaknesses, Opportunities and Threats (SWOT) analysis to assess LHSC’s potential to establish two CCGT teams staffed by critical care register nurse (CCRN), registered respiratory therapist (RRT) and ICU physicians were approved on Apr 15, 2021. April 16–May 7, 2021, Ornge requested twenty-five interfacility transports. Twenty-four were COVID-19 positive and all were mechanically ventilated. Twenty-two patients accepted for transport and three were declined. Five major patient adverse events occurred resulted increasing oxygen requirement and three equipment related incidence did not result any limitations with the transportation. All adverse events occurred early during transport and corrective actions taken following daily debriefings post transport. Conclusions: The principles to establish an expeditionary CCGT team requires a clear mission goal with unwavering support from the institution and senior leadership. CCGT team member needs to have strong clinical, organizational, communication skills; the ability to work in small teams and the ability to thrive in extreme conditions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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