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Enregistrement W3046165173 · doi:10.1186/s40463-020-00448-z

Recommendations from the Canadian Association of Head and Neck Surgical Oncology for the Management of Head and Neck Cancers during the COVID-19 pandemic

2020· article· en· W3046165173 sur OpenAlexaffabout
Daniel A. O’Connell, Hadi Seikaly, André Isaac, Justin M. Pyne, Robert D. Hart, David P. Goldstein, John Yoo

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of TorontoUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHead and neck cancerPandemicHealth carePsychological interventionPersonal protective equipmentFamily medicineDiseaseIntensive care medicineMedical emergencyGeneral surgeryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)CancerNursingInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The SARS-CoV-2 virus (COVID19) pandemic has placed extreme pressures on the Canadian Healthcare system. Many health care regions in Canada have cancelled or limited surgical and non-surgical interventions on patients to preserve healthcare resources for a predicted increase in COVID19 related hospital admissions. Also reduced health interventions may limit the risk of possible transmission of COVID19 to other patients and health care workers during this pandemic. The majority of institutions in Canada have developed their own operational mandates regarding access to surgical resources for patients suffering from Head and Neck Cancers during this pandemic. There is a large degree of individual practitioner judgement in deciding access to care as well as resource allocation during these challenging times. The Canadian Association of Head and Neck Surgical Oncology (CAHNSO) convened a task force to develop a set of guidelines based on the best current available evidence to help Head and Neck Surgical Oncologists and all practitioners involved in the care of these patients to help guide individual practice decisions. MAIN BODY: The majority of head and neck surgical oncology from initial diagnosis and work up to surgical treatment and then follow-up involves aerosol generating medical procedures (AGMPs) which inherently put head and neck surgeons and practitioners at high risk for transmission of COVID19. The aggressive nature of the majority of head and neck cancer negates the ability for deferring surgical treatment for a prolonged period of time. The included guidelines provide recommendations for resource allocation for patients, use of personal protective equipment for practitioners as well as recommendations for modification of practice during the current pandemic. CONCLUSION: 1. Enhanced triaging should be used to identify patients with aggressive malignancies. These patients should be prioritized to reduce risk of significant disease progression in the reduced resource environment of COVID19 era. 2. Enhanced triaging including aggressive pre-treatment COVID19 testing should be used to identify patients with high risk of COVID19 transmission. 3. Enhanced personal protective equipment (PPE) including N95 masks and full eye protection should be used for any AGMPs performed even in asymptomatic patients. 4. Enhanced PPE including full eye protection, N95 masks and/or powered air purifying respirators (PAPRs) should be used for any AGMPs in symptomatic or presumptive positive COVID 19 patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0080,004
Intégrité de la recherche0,0150,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,009

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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