Aerosolization in Endoscopic Sinus Surgery and Risk Mitigation in the COVID-19 Era: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The continually evolving coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has created a dire need for rapid reorganization of health care delivery within surgical services. Ensuing initial reports of high infection rates following endoscopic sinus and skull base surgery, various expert and societal guidelines have emerged. We hereby provide a scoping review of the available literature on endoscopic sinus and skull base surgery, exploring both the risk of aerosolization and expert recommendations on surgical management during the pandemic. Methods A literature search of the PubMed database was performed up until May 9th, 2020. Additionally, websites and published statements from otolaryngology associations were searched for recommendations. This scoping review followed the guidelines provided by the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta Analyses Extension for Scoping Reviews. Results A total of 29 peer-reviewed publications and statements from expert recommendations or professional associations were included. Current expert guidance relies mainly on scarce, anecdotal evidence, and two cadaveric studies, which have demonstrated potential aerosolization during transnasal surgery. General consensus exists for delaying surgery when possible, ascertaining COVID-19 status preoperatively and donning of adequate personal protective equipment by all operating room staff (including at minimum an N95 mask). Cold, nonpowered surgical instruments are deemed the safest, while thermal instruments (electrocautery and laser) and high-speed drills should be minimized. Conflicting recommendations emerge for use of microdebriders. Conclusion Endoscopic sinus and skull base surgery impart a potential risk of aerosolization. Hence, surgical indications, protective measures for health care workers, and surgical instrumentation must be adapted accordingly in the COVID-19 context.
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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 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».