The impact of the COVID-19 pandemic on neuroimaging volume in New York City
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The COVID-19 pandemic acutely disrupted all facets of healthcare, with future implications that are expected to resonate for many years. We investigated the effect of the pandemic on neuroimaging volume, hypothesizing that all representative studies would experience a reduction in volume, with those typically performed in the inpatient setting (noncontrast enhanced CT head and CTA head/neck) taking longer to recover to pre-pandemic volumes compared to studies typically performed in the outpatient setting (MR brain with and without and MR lumbar spine without). MATERIALS AND METHODS: We retrospectively queried our institution's radiology reporting system to collect weekly data for 1 year following the World Health Organization declaration of a pandemic (11 March 2020-9 March 2021) and compared them to imaging volumes from the previous year (11 March 2019-9 March 2020). We subsequently analyzed quarterly data (e.g., first quarter comparison: 3/11/2020-6/9/2020 was compared to 3/11/2019-6/9/2019). RESULTS: All studies experienced decreased volume during the first quarter of the year following onset of the COVID-19 pandemic, with noncontrast enhanced CT head failing to recover to pre-pandemic volumes. CTA head/neck actually surpassed pre-pandemic volume by the second quarter of the year. MRI brain w/wo and MRI lumbar spine without recovered to baseline volume by the second quarter. CONCLUSION: Noncontrast enhanced CT head did not recover pre-pandemic imaging volume. CTA head/neck volume initially decreased, however volume increased above pre-pandemic levels during the second quarter; this finding may be attributable to a prothrombotic state in COVID-19 patients.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».