O Impacto da COVID-19 no Diagnóstico de Doenças Cardíacas na América Latina Uma Subanálise do INCAPS COVID
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has disrupted the delivery of care for cardiovascular diseases in Latin America. However, the effect of the pandemic on the cardiac diagnostic procedure volumes has not been quantified. OBJECTIVE: To assess (1) the impact of COVID-19 on cardiac diagnostic volumes in Latin America and (2) determine its relationship with COVID-19 case incidence and social distancing measures. METHODS: The International Atomic Energy Agency conducted a worldwide survey assessing changes in cardiac diagnostic volumes resulting from COVID-19. Cardiac diagnostic volumes were obtained from participating sites for March and April 2020 and compared to March 2019. Social distancing data were collected from Google COVID-19 community mobility reports and COVID-19 incidence per country from the Our World in Data. RESULTS: Surveys were conducted in 194 centers performing cardiac diagnostic procedures, in 19 countries in Latin America. Procedure volumes decreased 36% from March 2019 to March 2020, and 82% from March 2019 to April 2020. The greatest decreases occurred in echocardiogram stress tests (91%), exercise treadmill tests (88%), and computed tomography calcium scores (87%), with slight variations between sub-regions of Latin America. Changes in social distancing patterns (p < 0.001) were more strongly associated with volume reduction than COVID-19 incidence (p = 0.003). CONCLUSIONS: COVID-19 was associated with a significant reduction in cardiac diagnostic procedures in Latin America, which was more related to social distancing than to the COVID-19 incidence. Better balance and timing of social distancing measures and planning to maintain access to medical care is warranted during a pandemic surge, especially in regions with high cardiovascular mortality.
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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 | 0,004 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».