Current Evidence for Minimally Invasive Surgery During the COVID-19 Pandemic and Risk Mitigation Strategies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to review the literature surrounding the risks of viral transmission during laparoscopic surgery and propose mitigation measures to address these risks. SUMMARY BACKGROUND DATA: The SARS-CoV-2 pandemic has caused surgeons the world over to re-evaluate their approach to surgical procedures given concerns over the risk of aerosolization of viral particles and exposure of operating room staff to infection. International society guidelines advise against the use of laparoscopy; however, the evidence on this topic is scant and recommendations are based on the perceived most cautious course of action. METHODS: We conducted a narrative review of the existing literature surrounding the risks of viral transmission during laparoscopic surgery and balance these risks against the benefits of minimally invasive approaches. We also propose mitigation measures to address these risks that we have adopted in our institution. RESULTS AND CONCLUSION: While it is currently assumed that open surgery minimizes operating room staff exposure to the virus, our findings reveal that this may not be the case. A well-informed, evidence-based opinion is critical when making decisions regarding which operative approach to pursue, for the safety and well-being of the patient, the operating room staff, and the healthcare system at large. Minimally invasive surgical approaches offer significant advantages with respect to both patient care, and the mitigation of the risk of viral transmission during surgery, provided the appropriate equipment and expertise are present.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».