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Enregistrement W3162246812 · doi:10.1161/str.52.suppl_1.p141

Abstract P141: Global Impact of Covid-19 Pandemic on Acute Stroke and Mechanical Thrombectomy - An International Survey

2021· article· en· W3162246812 sur OpenAlexaff
Dileep R. Yavagal, Vasu Saini, Violiza Inoa, Hannah Gardener, Sheila Cristina Ouriques Martins, Manav Fakey, Santiago Ortega‐Gutiérrez, Thomas Leung, Ashutosh P. Jadhav, Jennifer Potter‐Vig, PN Sylaja, Andrew M. Demchuk

Notice bibliographique

RevueStroke · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)PandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)IntubationEmergency medicineAcute strokeSedationInternal medicineEmergency departmentSurgeryDiseaseNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The COVID-19 pandemic has strained the healthcare systems across the world but its impact on acute stroke care is just being elucidated. We hypothesized a major global impact of COVID-19 not only on stroke volumes but also on thrombectomy practice. Methods: A 19-item questionnaire survey aimed to identify the changes in stroke volumes and treatment practices seen during COVID-19 pandemic was designed using Qualtrics software. It was sent to stroke and neuro-interventional physicians around the world who are part of the executive committee of a global coalition, Mission Thrombectomy 2020 (MT2020) between April 5 th to May 15 th , 2020. Results: There were 113 responses across 25 countries. Globally there was a median 33% decrease in stroke admissions and a 25% decrease in mechanical thrombectomy (MT) procedures during COVID-19 pandemic compared to immediately preceding months (Figure 1A-B). This overall median decrease was despite a median increase in stroke volume in 4 European countries which diverted all stroke patients to only a few selected centers during the pandemic. The intubation policy during the pandemic for patients undergoing MT was highly variable across participating centers: 44% preferred intubating all patients, including 25% centers that changed their policy to preferred-intubation (PI) vs 27% centers that switched to preferred-conscious-sedation (PCS). There was no significant difference in rate of COVID-19 infection between PI vs PCS (p=0.6) or if intubation policy was changed in either direction (p=1). Low-volume (<10 stroke/month) compared with high-volume stroke centers (>20 strokes/month) are less likely to have neurointerventional suite specific written personal protective equipment protocols (74% vs 88%) and if present, these centers are more likely to report them to be inadequate (58% vs 92%). Conclusion: Our data provides a comprehensive snapshot of the impact on acute stroke care observed worldwide during the pandemic.

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0040,001

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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