Immediate and long-term impact of the COVID-19 pandemic on delivery of surgical services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ongoing pandemic is having a collateral health effect on delivery of surgical care to millions of patients. Very little is known about pandemic management and effects on other services, including delivery of surgery. METHODS: This was a scoping review of all available literature pertaining to COVID-19 and surgery, using electronic databases, society websites, webinars and preprint repositories. RESULTS: Several perioperative guidelines have been issued within a short time. Many suggestions are contradictory and based on anecdotal data at best. As regions with the highest volume of operations per capita are being hit, an unprecedented number of operations are being cancelled or deferred. No major stakeholder seems to have considered how a pandemic deprives patients with a surgical condition of resources, with patients disproportionally affected owing to the nature of treatment (use of anaesthesia, operating rooms, protective equipment, physical invasion and need for perioperative care). No recommendations exist regarding how to reopen surgical delivery. The postpandemic evaluation and future planning should involve surgical services as an essential part to maintain appropriate surgical care for the population during an outbreak. Surgical delivery, owing to its cross-cutting nature and synergistic effects on health systems at large, needs to be built into the WHO agenda for national health planning. CONCLUSION: Patients are being deprived of surgical access, with uncertain loss of function and risk of adverse prognosis as a collateral effect of the pandemic. Surgical services need a contingency plan for maintaining surgical care in an ongoing or postpandemic phase.
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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 | 0,013 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».