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Enregistrement W4385075526 · doi:10.2196/50682

Postpandemic Evaluation of the Eco-Efficiency of Personal Protective Equipment Against COVID-19 in Emergency Departments: Proposal for a Mixed Methods Study

2023· article· en· W4385075526 sur OpenAlexafffundvenueabout
Simon Berthelot, Yves Longtin, Manuele Margni, Jason R. Guertin, Annie LeBlanc, Tania Marx, Khadidiatou Mangou, Ariane Bluteau, Diego Mantovani, Sergey Mikhaylin, Frédéric Bergeron, Valérie Dancause, Anne E. Desjardins, Nadia Lahrichi, Danielle Martin, Charles Sossa, Philippe Lachapelle, Isabelle Genest, Stéphane Schaal, Anne Gignac, Stéphane Tremblay, Éric Hufty, Lynda Bélanger, Erica Beatty

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensMontfort HospitalToronto Metropolitan UniversityUniversité LavalUniversité de MontréalPolytechnique MontréalJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPersonal protective equipmentActivity-based costingMedicineEmergency departmentTransmission (telecommunications)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)AbsenteeismHealth carePandemicMedical emergencyEnvironmental healthBusinessNursingEngineeringPsychologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has had a profound impact on emergency department (ED) care in Canada and around the world. To prevent transmission of COVID-19, personal protective equipment (PPE) was required for all ED care providers in contact with suspected cases. With mass vaccination and improvements in several infection prevention components, our hypothesis is that the risks of transmission of COVID-19 will be significantly reduced and that current PPE use will have economic and ecological consequences that exceed its anticipated benefits. Evidence is needed to evaluate PPE use so that recommendations can ensure the clinical, economic, and environmental efficiency (ie, eco-efficiency) of its use. OBJECTIVE: To support the development of recommendations for the eco-efficient use of PPE, our research objectives are to (1) estimate the clinical effectiveness (reduced transmission, hospitalizations, mortality, and work absenteeism) of PPE against COVID-19 for health care workers; (2) estimate the financial cost of using PPE in the ED for the management of suspected or confirmed COVID-19 patients; and (3) estimate the ecological footprint of PPE use against COVID-19 in the ED. METHODS: We will conduct a mixed method study to evaluate the eco-efficiency of PPE use in the 5 EDs of the CHU de Québec-Université Laval (Québec, Canada). To achieve our goals, the project will include four phases: systematic review of the literature to assess the clinical effectiveness of PPE (objective 1; phase 1); cost estimation of PPE use in the ED using a time-driven activity-based costing method (objective 2; phase 2); ecological footprint estimation of PPE use using a life cycle assessment approach (objective 3; phase 3); and cost-consequence analysis and focus groups (integration of objectives 1 to 3; phase 4). RESULTS: The first 3 phases have started. The results of these phases will be available in 2023. Phase 4 will begin in 2023 and results will be available in 2024. CONCLUSIONS: While the benefits of PPE use are likely to diminish as health care workers' immunity increases, it is important to assess its economic and ecological impacts to develop recommendations to guide its eco-efficient use. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42022302598; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=302598. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/50682.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,336
Tête enseignante GPT0,622
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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