COVID-19 orthopaedic trauma volumes: a Canadian experience during lockdown and staged reopening
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: The aim of this study is to report the impact of public health measures (PHM), including their relaxation, on surgical orthopaedic trauma volumes. We hypothesize an initial reduction in orthopaedic trauma volumes during lockdown followed by a surge as Stages 1 and 2 of reopening progressed in Summer 2020. Methods: All unscheduled surgical orthopaedic trauma cases from March through August were retrospectively reviewed in Calgary, Alberta, Canada, from 2008 to 2020. Trauma volumes from 2008 to 2019 were used to model expected 2020 volumes, and multivariable Poisson regression was used to determine the effect of PHM on orthopaedic trauma volumes. Results: A total of 22,331 trauma orthopaedic surgeries were included. During lockdown, there was a significant decrease in trauma volume compared with expected (−14.2%, −25.7 to −10.5%, P < .001) and there were significantly fewer ankle fractures (−17.8%, −30.9 to −2.2%, P = .027). During reopening Stage 2, there was a significant increase in trauma volume (+8.9%, +2.2 to +16.1%, P = .009). There was no change in the incidence of polytrauma, hip fracture, or wrist fracture during the pandemic. Conclusions: This study provides the first report of a surge in trauma volumes as PHM are relaxed during the COVID-19 pandemic. The ability to predict decreases in trauma volumes with strict PHM and subsequent surges with reopening can help inform operating room time management and staffing in future waves of COVID-19 or infectious disease pandemics. Level of Evidence: Prognostic – Level III
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».