COVID‐19 implications for pediatric anesthesia: Lessons learnt and how to prepare for the next pandemic
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 is mainly considered an "adult pandemic," but it also has strong implications for children and consequently for pediatric anesthesia. Despite the lethality of SARS-CoV-2 infection being directly correlated with age, children have equally experienced the negative impacts of this pandemic. In fact, the spectrum of COVID-19 symptoms among children ranges from very mild to those resembling adults, but may also present as a multisystemic inflammatory syndrome. Moreover, the vast majority of children might be affected by asymptomatic or pauci-symptomatic infection making them the "perfect" carriers for spreading the disease in the community. Beyond the clinical manifestations of SARS-CoV-2 infection, the COVID-19 pandemic may ultimately have catastrophic health and socioeconomic consequences for children and adolescents, which are yet to be defined. The aim of this narrative review is to highlight how COVID-19 pandemic has affected and changed the pediatric anesthesia practice and which lessons are to be learned in case of a future "pandemic." In particular, the rapid evolution and dissemination of research and clinical findings have forced the scientific community to adapt and alter clinical practice on an unseen and pragmatic manner. Equally, implementation of new platforms, techniques, and devices together with artificial intelligence and large-scale collaborative efforts may present a giant step for mankind. The valuable lessons of this pandemic will ultimately translate into new treatments modalities for various diseases but will also have the potential for safety improvement and better quality of care. However, this pandemic has revealed the vulnerability and deficiencies of our health-care system. If not addressed properly, we may end up with a tsunami of burnout and compassionate fatigue among health-care professionals. Pediatric anesthesia and critical care staff are no exceptions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».