Strategies in transforming standard hospitals and clinics for COVID-19 treatment / Naveen Jayakumar Vijhay Keerrthi
Notice bibliographique
Résumé
In Malaysia, total COVID-19 cases as of 7th June 2021, is 622,086 and total death of 3,460. Initially, Ministry of Health has assigned 11 government hospitals and UMMC (University Malaya Medical Centre) to treat COVID-19 patients. As of quarter 3 2021, almost all public hospitals and 96 private hospitals have agreed to provide COVID-19 treatment during this state of emergency. With surging numbers of COVID-19 cases more hospitals and even clinics are required to manage the patients. However, many of these hospitals and clinics hospitals lack of specific resources, flexibility and expertise to accommodate COVID-19 patients with confirmed symptoms. Therefore in this study, systematic study will be conducted to ascertain material and human resources, facilities upgrades and changes in operations required to manage COVID-19 patients in hospitals and clinics. Therefore, the aims of this study are to evaluate the best management practices (BMPs) worldwide in terms of infrastructure, logistics, and Standard Operating Procedures (SOPs) in COVID-19 treatement hospitals and to propose BMPs and strategies to transform the standard hospitals in our country to COVID-19 treatment hospitals for treatment. To meet the objectives, checklist provided by WHO, was simplified and distributed to frontliners and their feeback was analayzed. Based on the analysis, patient management recorded highest percentage of 98%. Hospitals in Malaysia have well established the SOPs for patient management. However, 82% of respondents had shown low agreement for statement of COVID-19 plan is available to potentially refer or outsource care of non-critical patients to alternative health facilities. By implementing the checklist in non-covid hospitals, it can be transformed to COVID-19 treatment hospitals immediately to support the increase number of cases. In addition,our community should follow all the SOPs in order to support the government, and healthcare providers, to curb the transmission of this virus, this is everyone’s responsibility.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».