A Risk Model of Admitting Patients With Silent SARS-CoV-2 Infection to Surgery and Development of Severe Postoperative Outcomes and Death
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To model the risk of admitting silent COVID-19-infected patients to surgery with subsequent risk of severe pulmonary complications and mortality. SUMMARY BACKGROUND DATA: With millions of operations cancelled during the COVID-19 pandemic, pressure is mounting to reopen and increase surgical activity. The risk of admitting patients who have silent SARS-Cov-2 infection to surgery is not well investigated, but surgery on patients with COVID-19 is associated with poor outcomes. We aimed to model the risk of operating on nonsymptomatic infected individuals and associated risk of perioperative adverse outcomes and death. METHODS: We developed 2 sets of models to evaluate the risk of admitting silent COVID-19-infected patients to surgery. A static model let the underlying infection rate (R rate) and the gross population-rate of surgery vary. In a stochastic model, the dynamics of the COVID-19 prevalence and a fixed population-rate of surgery was considered. We generated uncertainty intervals (UIs) for our estimates by running low and high scenarios using the lower and upper 90% uncertainty limits. The modelling was applied for high-income regions (eg, United Kingdom (UK), USA (US) and European Union without UK (EU27), and for the World (WORLD) based on the WHO standard population. RESULTS: Both models provided concerning rates of perioperative risk over a 24-months period. For the US, the modelled rates were 92,000 (UI 68,000-124,000) pulmonary complications and almost 30,000 deaths (UI 22,000-40·000), respectively; for Europe, some 131,000 patients (UI 97,000-178,000) with pulmonary complications and close to 47,000 deaths (UI 34,000-63,000) were modelled. For the UK, the model suggested a median daily number of operations on silently infected ranging between 25 and 90, accumulating about 18,700 (UI 13,700-25,300) perioperative pulmonary complications and 6400 (UI 4600-8600) deaths. In high-income regions combined, we estimated around 259,000 (UI 191,000-351,000) pulmonary complications and 89,000 deaths (UI 65,000-120,000). For the WORLD, even low surgery rates estimated a global number of 1.2 million pulmonary complications and 350,000 deaths. CONCLUSIONS: The model highlights a considerable risk of admitting patients with silent COVID-19 to surgery with an associated risk for adverse perioperative outcomes and deaths. Strategies to avoid excessive complications and deaths after surgery during the pandemic are needed.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».