Planning for Next Time: The Challenges Faced by a Veterinary Teaching Hospital During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic challenged critical services to maintain operations while facing a highly transmissible human pathogen. As public health officials worked to manage the crisis, initial guidelines focused on the continuation of services in the human health care setting. However, through state-mandated stay-at-home orders, the Michigan State University veterinary teaching hospital remained open to provide emergency services to both large and small animal patients. This was accomplished by distilling pertinent safety information from the available human health care guidance to safely maintain operation. Challenges faced when pivoting the delivery of veterinary education from in-person to virtual format were addressed and in-person clinical rotations were resumed as soon as possible. Strategies to effectively communicate information that is both immediately critical and broadly applicable should be considered and planned before they are needed. Infection control and disaster management plans should be revisited often to ensure they include all known risks and potential challenges. Plans to maintain staffing capacity and student safety when faced with an unexpected surge in patients should be laid out with clearly defined metrics on which to act. The lessons we have learned from the pandemic would improve the delivery of care and teaching in a veterinary teaching hospital in both day-to-day circumstances and future emergencies.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».