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Enregistrement W4206304262 · doi:10.14740/jcs452

Decreases in Elective and Non-Elective Surgical Case Volumes During the COVID-19 Pandemic

2021· article· en· W4206304262 sur OpenAlexvenueno aff
Sukriti Bansal, Youmna A. Sherif, Rachel W. Davis, Marcia Barnett, Umang M. Parikh, Hunter Bechtold, Hudson M. Holmes, Yang Yao, David Holmes, Megan Thuy Vu, Jed G. Nuchtern, Chad T. Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Current Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePandemicDeclarationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Elective surgeryPerioperativeEmergency medicineGeneral surgeryMedical emergencySurgeryDiseaseInfectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has had an unprecedented impact on surgical healthcare delivery systems. Multiple surgical organizations outlined recommendations on the performance of surgeries to minimize viral transmission, prioritize resource allocation, and avoid perioperative complications. This study aims to characterize the changes in surgical volume during the COVID-19 pandemic. Methods: A retrospective chart review was performed at a large public hospital to characterize the surgical case volume, specialties performing surgeries, case urgency (elective vs. non-elective), patient presentation (emergency room, clinic, inpatient), and patient demographics. Data were collected between January 17 and May 8, 2020, 8 weeks prior to and 8 weeks after the declaration of COVID-19 as a national emergency in the USA. For comparison, data between January 17 and May 8, 2019 were also collected. A univariate analysis was performed via paired tests between the two years. Results: There was a statistically significant decrease in both elective and non-elective cases in 2020. When compared to 2019, the weekly case volume in 2020 is significantly higher prior to the declaration of COVID-19 a national emergency (weeks 1 - 8) and significantly lower after the declaration of COVID-19 as a national emergency (weeks 9 - 16). Additionally, there appeared to be statistically significant decrease in non-elective surgical case volumes. Conclusions: In facing the challenges presented by the COVID-19 pandemic, clinician leaders have been tasked with making difficult decisions regarding patient care. While leading surgical organizations provided guidelines for best practices at the start of the pandemic, the long-term implications of these decisions are unknown. This study has found that the COVD-19 pandemic has resulted in decreased volume of both elective and non-elective surgeries, raising concerns that necessary care may be delayed for marginalized populations. J Curr Surg. 2021;11(4):73-81 doi: https://doi.org/10.14740/jcs452

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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