Impact of COVID-19 on the imaging diagnosis of cardiac disease in Europe
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to explore the impact of the COVID-19 pandemic on cardiac diagnostic testing and practice and to assess its impact in different regions in Europe. METHODS: The online survey organised by the International Atomic Energy Agency Division of Human Health collected information on changes in cardiac imaging procedural volumes between March 2019 and March/April 2020. Data were collected from 909 centres in 108 countries. RESULTS: Centres in Northern and Southern Europe were more likely to cancel all outpatient activities compared with Western and Eastern Europe. There was a greater reduction in total procedure volumes in Europe compared with the rest of the world in March 2020 (45% vs 41%, p=0.003), with a more marked reduction in Southern Europe (58%), but by April 2020 this was similar in Europe and the rest of the world (69% vs 63%, p=0.261). Regional variations were apparent between imaging modalities, but the largest reductions were in Southern Europe for nearly all modalities. In March 2020, location in Southern Europe was the only independent predictor of the reduction in procedure volume. However, in April 2020, lower gross domestic product and higher COVID-19 deaths were the only independent predictors. CONCLUSION: The first wave of the COVID-19 pandemic had a significant impact on care of patients with cardiac disease, with substantial regional variations in Europe. This has potential long-term implications for patients and plans are required to enable the diagnosis of non-COVID-19 conditions during the ongoing pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».