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Enregistrement W3108524295 · doi:10.1177/0145561320975509

Institution-Specific Strategies for Head and Neck Oncology Triage During the COVID-19 Pandemic

2020· article· en· W3108524295 sur OpenAlexaff
M.H. Freeman, Justin R. Shinn, Alexander Langerman

Notice bibliographique

RevueEar Nose & Throat Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriageMedicinePandemicHead and neck cancerCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Head and neckMedical emergencyGeneral surgerySurgeryInternal medicineRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This work seeks to better understand the triage strategies employed by head and neck oncologic surgical divisions during the initial phases of the coronavirus 2019 (COVID-19) outbreak. METHODS: Thirty-six American head and neck surgical oncology practices responded to questions regarding the triage strategies employed from March to May 2020. RESULTS: Of the programs surveyed, 11 (31%) had official department or hospital-specific guidelines for mitigating care delays and determining which surgical cases could proceed. Seventeen (47%) programs left the decision to proceed with surgery to individual surgeon discretion. Five (14%) programs employed committee review, and 7 (19%) used chairman review systems to grant permission for surgery. Every program surveyed, including multiple in COVID-19 outbreak epicenters, continued to perform complex head and neck cancer resections with free flap reconstruction. CONCLUSIONS: During the initial phases of the COVID-19 pandemic experience in the United States, head and neck surgical oncology divisions largely eschewed formal triage policies and favored practices that allowed individual surgeons discretion in the decision whether or not to operate. Better understanding the shortcomings of such an approach could help mitigate care delays and improve oncologic outcomes during future outbreaks of COVID-19 and other resource-limiting events. LEVEL OF EVIDENCE: 4.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,721
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,250
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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