Institution-Specific Strategies for Head and Neck Oncology Triage During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».