Effect of the COVID-19 pandemic on emergency department utilization of computed tomography scans of appendicitis and diverticulitis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Investigating the effect of the COVID-19 lockdown on adult patient visits, computed tomography (CT) abdominal scans, and presentations of appendicitis and diverticulitis, to emergency departments (ED) in St. John's NL. METHODS: A retrospective quantitative analysis was applied, using ED visits and Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) scores. mPower (Nuance Communications, UK) identified CT abdominal scan reports, which were categorized into (1) normal/other, (2) appendicitis, or (3) diverticulitis. Time intervals included pre-lockdown (January-February), lockdown (March-June), and post-lockdown (July-August). Data from 2018 to 2019 (January-August) were used to generate expected patient volumes for 2020, and pre- and post-lockdown were included to control for other variables outside the lockdown. RESULTS: Chi-squared goodness of fit tested for deviations from predicted means for 2018-2019. Compared to expectations, daily ED visits from January to August 2020 showed a significant (p < 0.001) decrease in patient volumes independent of gender, age, and CTAS scores. During and post-lockdown, CT abdominal scans did not drop in proportion to patient volume. Appendicitis presentations remained indifferent to lockdown, while diverticulitis presentations appeared to wane, with no difference in combined complicated cases in comparison to what was expected. CONCLUSION: During lockdown, significantly fewer patients presented to the ED. The proportion of ordered CT abdominal scans increased significantly per person seen, without change in CTAS scores. Considering combined pathology cases increased during the lockdown, ED physicians were warranted in increasing abdominal imaging as patients did not avoid the ED. This may have resulted from a change in clinical practice where the uncertainty of COVID-19 increased CT scan usage.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».