Overall Impact of the COVID-19 Pandemic on Interventional Radiology Services: A Canadian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this national survey was to assess the overall impact of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on the provision of interventional radiology (IR) services in Canada. METHODS: An anonymous electronic survey was distributed via national and regional radiology societies, exploring (1) center information and staffing, (2) acute and on-call IR services, (3) elective IR services, (4) IR clinics, (5) multidisciplinary rounds, (6) IR training, (7) personal protection equipment (PPE), and departmental logistics. RESULTS: Individual responses were received from 142 interventional radiologists across Canada (estimated 70% response rate). Nearly half of the participants (49.3%) reported an overall decrease in demand for acute IR services; on-call services were maintained at centers that routinely provide these services (99%). The majority of respondents (73.2%) were performing inpatient IR procedures at the bedside where possible. Most participants (88%) reported an overall decrease in elective IR services. Interventional radiology clinics and multidisciplinary rounds were predominately transitioned to virtual platforms. The vast majority of participants (93.7%) reported their center had disseminated an IR specific PPE policy; 73% reported a decrease in case volume for trainees by at least 25% and a proportion of trainees will either have a delay in starting their careers as IR attendings (24%) or fellowship training (35%). CONCLUSION: The COVID-19 pandemic has had a profound impact on IR services in Canada, particularly for elective cases. Many centers have utilized virtual platforms to provide multidisciplinary meetings, IR clinics, and training. Guidelines should be followed to ensure patient and staff safety while resuming IR services.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».