International Delphi Expert Consensus on Safe Return to Surgical and Endoscopic Practice
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this work is to formulate recommendations based on global expert consensus to guide the surgical community on the safe resumption of surgical and endoscopic activities. Background: The COVID-19 pandemic has caused marked disruptions in the delivery of surgical care worldwide. A thoughtful, structured approach to resuming surgical services is necessary as the impact of COVID-19 becomes better controlled. The Coronavirus Global Surgical Collaborative sought to formulate, through rigorous scientific methodology, consensus-based recommendations in collaboration with a multidisciplinary group of international experts and policymakers. Methods: Recommendations were developed following a Delphi process. Domain topics were formulated and subsequently subdivided into questions pertinent to different aspects of surgical care in the COVID-19 crisis. Forty-four experts from 15 countries across 4 continents drafted statements based on the specific questions. Anonymous Delphi voting on the statements was performed in 2 rounds, as well as in a telepresence meeting. Results: One hundred statements were formulated across 10 domains. The statements addressed terminology, impact on procedural services, patient/staff safety, managing a backlog of surgeries, methods to restart and sustain surgical services, education, and research. Eighty-three of the statements were approved during the first round of Delphi voting, and 11 during the second round. A final telepresence meeting and discussion yielded acceptance of 5 other statements. Conclusions: The Delphi process resulted in 99 recommendations. These consensus statements provide expert guidance, based on scientific methodology, for the safe resumption of surgical activities during the COVID-19 pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,346 | 0,276 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».