Impact of COVID-19 pandemic on neuropathology service: Experience at one Canadian center
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has had a significant impact on medical services. Many countries postponed nonemergent procedures to preserve hospital resources for the unprecedented situation. Surgical backlogs caused by the COVID-19 pandemic have been evaluated by different groups. However, the impact of this pandemic on pathology and specifically neuropathology (NP) services has received limited attention. In this study, we reviewed all NP reports of the London Health Sciences Centre from January 2018 (2 years before the pandemic declaration) until the end of the year 2021. Demographic information and pathology details were collected. For tumors, site, histopathology types, and WHO grading were analyzed. In nontumoral specimens, pathological diagnoses were compared in pre- and postpandemic time. The total number of NP samples reached its lowest in April 2020, corresponding to the first Ontario provincial lockdown, and fluctuated throughout the studied period. Among the different types of NP surgical specimens, muscle and epilepsy-related specimens showed a more significant reduction, compared to neoplastic specimens. In 2020, the proportion of tumor specimens from patients older than 40 years of age increased. Similarly, the proportion of high-grade glioma and brain metastasis diagnoses also increased. Lastly, we observed a marked increase in biopsies for temporal arteritis and other inflammatory lesions.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».