Describing the role of a COVID assessment centre during the early phase of the COVID-19 pandemic in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Little has been written about the role of COVID assessment centres set up during the COVID-19 pandemic. Methods: This descriptive study reviewed and compared COVID cases presenting to the Mount Sinai Hospital COVID assessment centre and emergency departments over a 4-month period at the start of the pandemic in 2020. Results: Of 185 COVID-positive presentations, 115 (62.2%) were assessed in the COVID assessment centre and 70 (37.8%) in the emergency department. Patients seen in the COVID assessment centre tended to be younger (mean age 33.5 years) than in the emergency department (mean age 51.8 years, P < .001), had fewer comorbidities ( P ≤ .05 for hypertension, congestive heart failure, diabetes, and cancer), and were less likely to have shortness of breath, fever, or focal lung findings ( P < .01 for all). Chest imaging was ordered for 57.1% of emergency department cases versus 0% for COVID assessment centre cases ( P < .001). Overall, 21 out of 69 (30.4%) COVID-positive cases were admitted from the emergency department, while all COVID assessment centre cases were discharged home. Conclusions: The Mount Sinai COVID assessment centre assessed the majority of COVID cases early on in the pandemic at this site. While these were milder COVID infections, this decreased the overall number of COVID infections that might otherwise have needed to be seen in the emergency department.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».