A Population-based Analysis of the COVID-19 Generated Surgical Backlog and Associated Emergency Department Presentations for Inguinal Hernias and Gallstone Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the downstream effects of the COVID-19 generated surgical backlog. BACKGROUND: Delayed elective surgeries may result in emergency department (ED) presentations and the need for urgent interventions. METHODS: Population-based repeated cross-sectional study utilizing administrative data. We quantified rates of elective cholecystectomy and inguinal hernia repair and rates of ED presentations, urgent interventions, and outcomes during the first and second waves of COVID-19 (March 1, 2020- February 28, 2021) as compared to a 3-year pre-COVID-19 period (January 1, 2017-February 29, 2020) in Ontario, Canada. Poisson generalized estimating equation models were used to predict expected rates during COVID-19 based on the pre-COVID-19 period. The ratio of observed (actual events) to expected rates was generated for surgical procedures (SRRs) and ED visits (ED-RRs). RESULTS: We identified 74,709 elective cholecystectomies and 60,038 elective inguinal hernia repairs. During the COVID-19 period, elective inguinal hernia repairs decreased by 21% (SRR 0.791; 0.760-0.824) whereas elective cholecystectomies decreased by 23% (SRR 0.773; 0.732-0.816). ED visits for inguinal hernia decreased by 17% (ED-RR 0.829; 0.786 - 0.874) whereas ED visits for gallstones decreased by 8% (ED-RR 0.922; 0.878 - 0.967). A higher population rate of urgent cholecystectomy was observed, particularly after the first wave (SRR 1.076; 1.000-1.158). No difference was seen in inguinal hernias. CONCLUSIONS: An over 20% reduction in elective surgeries and an increase in urgent cholecystectomies was observed during the COVID-19 period suggesting a rebound effect secondary to the surgical backlog. The COVID-19 generated surgical backlog will have a heterogeneous downstream effect with significant implications for surgical recovery planning.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».