Association of the COVID-19 pandemic on stroke admissions and treatment globally: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic has highlighted insufficiencies and gaps within healthcare systems globally. In most countries, including high-income countries, healthcare facilities were over-run and occupied with too few resources beyond capacity. We carried out a systematic review with a primary aim to identify the influence of the COVID-19 pandemic on the presentation and treatment of stroke globally in populations≥65 years of age. DESIGN: A systematic review was completed. In total, 38 papers were included following full-text screening. DATA SOURCES: PubMed, MEDLINE and Embase. ELIGIBILITY CRITERIA: Eligible studies included observational and real-world evidence publications with a population who have experienced stroke treatment during the COVID-19 pandemic. Exclusion criteria included studies comparing the effect of the COVID-19 infection on stroke treatment and outcomes. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Primary outcome measures extracted were the number of admissions, treatment times and patient outcome. Secondary outcomes were severity on admission, population risk factors and destination on discharge. No meta-analysis was performed. RESULTS: This review demonstrated that 84% of studies reported decreased admissions rates during the COVID-19 pandemic. However, among those admitted, on average, had higher severity of stroke. Additionally, in-hospital stroke treatment pathways were affected by the implementation of COVID-19 protocols, which resulted in increased treatment times in 60% of studies and increased in-hospital mortality in 82% of studies by 100% on average. The prevalence of stroke subtype (ischaemic or haemorrhagic) and primary treatment methods (thrombectomy or thrombolysis) did not vary due to the COVID-19 pandemic. CONCLUSIONS: During the COVID-19 pandemic, many populations hesitated to seek medical attention, decreasing hospital admissions for less severe strokes and increasing hospitalisation of more severe cases and mortality. The effect of the pandemic on society and healthcare systems needs to be addressed to improve stroke treatment pathways and prepare for potential future epidemics. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42021248564.
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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 | 0,008 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».