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Enregistrement W3137909038 · doi:10.1038/s41598-021-85526-6

Trends and outcomes for non-elective neurosurgical procedures in Central Europe during the COVID-19 pandemic

2021· article· en· W3137909038 sur OpenAlexaff
Lukas Grassner, Ondra Petr, Freda M. Warner, Michaela Dedeciusová, Andrea Mathis, Daniel Pinggera, Sina Gsellmann, Laura C. Meiners, Sascha Freigang, Michael Mokry, Alexandra Resch, Thomas Kretschmer, Tobias Rossmann, Francisco Navarro, Andreas Gruber, Mathias Spendel, Peter Winkler, Franz Marhold, Camillo Sherif, Jonathan Wais, Karl Rössler, Wolfgang Pfisterer, Manfred Mühlbauer, Felipe Trivik-Barrientos, Sebastian Räth, Richard Voldřich, Lukáš Krška, Radim Lipina, Martin Kerekanič, Jiří Fiedler, Petr Kasík, Vladimír Přibáň, Michal Tichý, Petr Krůpa, Robert Kroupa, Andrej Callo, Pavel Haninec, Daniel Pohlodek, David Krahulík, Alena Sejkorová, Martin Sameš, Josef Dvořák, Petr Suchomel, Robert Tomáš, Jan Klener, Vilém Juráň, Martin Smrčka, Petr Linzer, Miroslav Kaiser, Dušan Hrabovský, Radim Jančálek, Vincens Kälin, Oliver Bozinov, Cédric Niggli, Carlo Serra, Ramona Guatta, Dominique Kuhlen, Stefan Wanderer, Serge Marbacher, Alexandre Lavé, Karl Schaller, Clarinde Esculier, Andreas Raabe, John L. K. Kramer, Claudius Thomé, David Netuka

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePandemicIncidence (geometry)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Emergency medicineRetrospective cohort studyMortality rateCohortNeurosurgeryCohort studyObservational studyPediatricsSurgeryInternal medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world currently faces the novel severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 pandemic. Little is known about the effects of a pandemic on non-elective neurosurgical practices, which have continued under modified conditions to reduce the spread of COVID-19. This knowledge might be critical for the ongoing second coronavirus wave and potential restrictions on health care. We aimed to determine the incidence and 30-day mortality rate of various non-elective neurosurgical procedures during the COVID-19 pandemic. A retrospective, multi-centre observational cohort study among neurosurgical centres within Austria, the Czech Republic, and Switzerland was performed. Incidence of neurosurgical emergencies and related 30-day mortality rates were determined for a period reflecting the peak pandemic of the first wave in all participating countries (i.e. March 16th-April 15th, 2020), and compared to the same period in prior years (2017, 2018, and 2019). A total of 4,752 emergency neurosurgical cases were reviewed over a 4-year period. In 2020, during the COVID-19 pandemic, there was a general decline in the incidence of non-elective neurosurgical cases, which was driven by a reduced number of traumatic brain injuries, spine conditions, and chronic subdural hematomas. Thirty-day mortality did not significantly increase overall or for any of the conditions examined during the peak of the pandemic. The neurosurgical community in these three European countries observed a decrease in the incidence of some neurosurgical emergencies with 30-day mortality rates comparable to previous years (2017-2019). Lower incidence of neurosurgical cases is likely related to restrictions placed on mobility within countries, but may also involve delayed patient presentation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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