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Enregistrement W3173018856 · doi:10.3899/jrheum.201623

Impact of COVID-19 Pandemic on Rheumatology Practice in Latin America

2021· article· en· W3173018856 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel G. Fernández‐Ávila, Julián E. Barahona‐Correa, Diana Romero-Alvernia, Sérgio Cândido Kowalski, Ana Sapag, Antonio Cachafeiro-Vilar, Belia Meléndez, Carlos Santiago-Pastelín, Daniel Palleiro, Dina Arrieta, Gil Reyes, Guillermo Pons‐Estel, Jossiell Then-Báez, Manuel F. Ugarte‐Gil, Mario H. Cardiel, Nelly Colmán, Nilmo Chávez, Paula I. Burgos, Rubén Montúfar, Sayonara Sandino, Yurilís Fuentes-Silva, Enrique R. Soriano

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePandemicFamily medicineGraduation (instrument)Observational studyRheumatologyPrivate practiceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)TelehealthLatin AmericansInternal medicineHealth careTelemedicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the effect of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on Latin American rheumatologists from a professional, economic, and occupational point of view. METHODS: We conducted an observational cross-sectional study using an online survey sent to rheumatologists of each non-English-speaking country member of the Pan American League of Rheumatology Associations (PANLAR). A specific questionnaire was developed. RESULTS: Our survey included 1097 rheumatologists from 19 Latin American countries. Median (IQR) age of respondents was 48 (40-59) years and 618 (56.3%) were female. Duration of practice since graduation as a rheumatologist was 17 years, and 585 (53.3%) were aged < 50 years. Most rheumatologists worked in private practice (81.8%) and almost half worked in institutional outpatient centers (55%) and inpatient care (49.9%). The median number of weekly hours (IQR) of face-to-face practice before the pandemic was 27 (15-40) hours, but was reduced to 10 (5-20) hours during the pandemic. Telehealth was used by 866 (78.9%) respondents during the pandemic. Most common methods of communication were video calls (555; 50.6%), telephone calls (499; 45.5%), and WhatsApp voice calls (423; 38.6%). A reduction in monthly wages was reported by 946 (86.2%) respondents. Consultation fees also were reduced and 88 (8%) rheumatologists stated they had lost their jobs. A reduction in patient adherence to medication was reported by nearly 50% of respondents. Eighty-one (7.4%) rheumatologists received a COVID-19 diagnosis and 7 (8.6%) of them were hospitalized. CONCLUSION: The COVID-19 pandemic has reshaped rheumatology practice in Latin America and has had a profound effect on rheumatologists' behaviors and clinical practice.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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