Management of common elective paediatric orthopaedic conditions during the COVID-19 pandemic: The Montreal experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To explore safe delays for the treatment of common paediatric orthopaedic conditions when faced with a life-threatening pandemic, COVID-19, and to propose a categorization system to address this question. METHODS: Review of the literature related to acceptable delays for treatment of common orthopaedic conditions, experience of healthcare professionals from low resource communities and expertise of experienced surgeons. RESULTS: Guidelines for the management of cancellations of elective surgeries during a period of resource reallocation are proposed. Elective cases must not be postponed indefinitely as adverse outcomes may result. Triage of waiting lists should include continuous monitoring of the patient and close communication with families despite social distancing and travel restrictions. Telehealth becomes a necessity. Common orthopaedic conditions are triaged into four groups according to urgency and safe and acceptable delay. Categories proposed are Emergent (life and limb threatening conditions), Urgent (within seven days), Semi-elective (postponed for three months) and Elective (postponed for three to 12 months). In total, 25 common orthopaedic conditions are reviewed and categorized. CONCLUSION: Given the uncertainty within healthcare during a pandemic, it is necessary to determine acceptable delays for elective conditions. We report our experience in developing guidelines and propose categorizing elective cases into four categories, based on the length of delay. Telemedicine plays a key role in determining the gravity of each situation and hence the amount of delay. These guidelines will assist others dealing with elective cases in the midst of a crisis. This paper initiates a coordinated effort to develop a consensus statement on safe delays.Published without peer review.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle