Perspectives on the COVID-19 pandemic impact on cardio-oncology: results from the COVID-19 International Collaborative Network survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Re-allocation of resources during the COVID-19 pandemic has resulted in delays in care delivery to patients with cardiovascular disease and cancer. The ability of health care providers to provide optimal care in this setting has not been formally evaluated. OBJECTIVES: To assess the impact of COVID-19 resource re-allocation on scheduling, testing, elective procedures, telemedicine access, use of new COVID-19 therapies, and providers' opinions on healthcare policies among oncology and cardiology practitioners. METHODS: An electronic survey was conducted by a cardio-oncology collaborative network through regional and state chapters of the American College of Cardiology, American Society of Clinical Oncology, and the International Cardio-Oncology Society. Descriptive statistics were reported by frequency and proportion for analyses, and stratified categorically by geographic region and specialty. RESULTS: One thousand four hundred fifteen providers (43 countries) participated: 986 cardiologists, 306 oncologists, and 118 trainees/internal medicine. 63% (195/306) of oncologists vs 92% (896/976) of cardiologists reported cancellations of treatments/elective procedures (p = 0.01). 46% (442/970) of cardiologists and 25% (76/303) of oncologists modified the scope of their practice (p = < 0.001). Academic physicians (74.5%) felt better supplied with personal protective equipment (PPE) vs non-academic (74.5% vs 67.2%; p = 0.018). Telemedicine was less common in Europe 81% (74/91), and Latin America 64% (101/158), than the United States, 88% (950/1097) (p = < 0.001). 95% of all groups supported more active leadership from medical professional societies. CONCLUSIONS: These results support initiatives to promote expanded coverage for telemedicine, increased access to PPE, better testing availability and involvement of medical professional societies to help with preparedness for future health care crisis.
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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 | 0,007 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».