Perceptions Regarding the SARS-CoV-2 Pandemic’s Impact on Neurocritical Care Delivery: Results From a Global Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The SARS-CoV-2 (COVID-19) pandemic has impacted many facets of critical care delivery. METHODS: An electronic survey was distributed to explore the pandemic's perceived impact on neurocritical care delivery between June 2020 and March 2021. Variables were stratified by World Bank country income level, presence of a dedicated neurocritical care unit (NCCU) and experiencing a COVID-19 patient surge. RESULTS: Respondents from 253 hospitals (78.3% response rate) from 47 countries (45.5% low/middle income countries; 54.5% with a dedicated NCCU; 78.6% experienced a first surge) participated in the study. Independent of country income level, NCCU and surge status, participants reported reductions in NCCU admissions (67%), critical care drug shortages (69%), reduction in ancillary services (43%) and routine diagnostic testing (61%), and temporary cancellation of didactic teaching (44%) and clinical/basic science research (70%). Respondents from low/middle income countries were more likely to report lack of surge preparedness (odds ratio [OR], 3.2; 95% confidence interval [CI], 1.8-5.8) and struggling to return to prepandemic standards of care (OR, 12.2; 95% CI, 4.4-34) compared with respondents from high-income countries. Respondents experiencing a surge were more likely to report conversion of NCCUs and general-mixed intensive care units (ICUs) to a COVID-ICU (OR 3.7; 95% CI, 1.9-7.3), conversion of non-ICU beds to ICU beds (OR, 3.4; 95% CI, 1.8-6.5), and deviations in critical care and pharmaceutical practices (OR, 4.2; 95% CI 2.1-8.2). Respondents from hospitals with a dedicated NCCU were less likely to report conversion to a COVID-ICU (OR, 0.5; 95% CI, 0.3-0.9) or conversion of non-ICU to ICU beds (OR, 0.5; 95% CI, 0.3-0.9). CONCLUSION: This study reports the perceived impact of the COVID-19 pandemic on global neurocritical care delivery, and highlights shortcomings of health care infrastructures and the importance of pandemic preparedness.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».