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Enregistrement W3046897795 · doi:10.1002/alr.22677

International registry of otolaryngologist–head and neck surgeons with COVID‐19

2020· article· en· W3046897795 sur OpenAlexaff
Leigh J. Sowerby, Kate Stephenson, Alexander Dickie, Federico A. Di Lella, Niall Jefferson, Hannah North, Romolo Daniele De Siati, Rebecca Maunsell, Michael Herzog, Raghu Nandhan, Marilena Trozzi, Puya Dehgani‐Mobaraki, Antoine E. Melkane, Claudio Callejas, Harald Miljeteig, D. Daniel, João Moura, Ann Hermansson, Shazia Peer, Lisa J. Burnell, Nicolas Fakhry, Carlos M. Chiesa‐Estomba, Özlem Önerci Çelebi, Sergei Karpischenko, Steven E. Sobol, Zoukaa Sargi, Zara M. Patel

Notice bibliographique

RevueInternational Forum of Allergy & Rhinology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOtorhinolaryngologyEtiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)General surgerySurgeryPediatricsDiseaseInfectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It has become clear that healthcare workers are at high risk, and otolaryngology has been theorized to be among the highest risk specialties for coronavirus disease 2019 (COVID-19). The purpose of this study was to detail the international impact of COVID-19 among otolaryngologists, and to identify instructional cases. METHODS: Country representatives of the Young Otolaryngologists-International Federation of Otolaryngologic Societies (YO-IFOS) surveyed otolaryngologists through various channels. Nationwide surveys were distributed in 19 countries. The gray literature and social media channels were searched to identify reported deaths of otolaryngologists from COVID-19. RESULTS: A total of 361 otolaryngologists were identified to have had COVID-19, and data for 325 surgeons was available for analysis. The age range was 25 to 84 years, with one-half under the age of 44 years. There were 24 deaths in the study period, with 83% over age 55 years. Source of infection was likely clinical activity in 175 (54%) cases. Prolonged exposure to a colleague was the source for 37 (11%) surgeons. Six instructional cases were identified where infections occurred during the performance of aerosol-generating operations (tracheostomy, mastoidectomy, epistaxis control, dacryocystorhinostomy, and translabyrinthine resection). In 3 of these cases, multiple operating room attendees were infected, and in 2, the surgeon succumbed to complications of COVID-19. CONCLUSION: The etiology of reported cases within the otolaryngology community appear to stem equally from clinical activity and community spread. Multiple procedures performed by otolaryngologists are aerosol-generating procedures (AGPs) and great care should be taken to protect the surgical team before, during, and after these operations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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