The impact of resource allocation during the COVID-19 pandemic on cardiac surgical practice and patient outcomes: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has shaken the world and placed enormous strain on healthcare systems globally. In this systematic review, we investigate the effect of resource allocation on cardiac surgery programs and the impact on patients awaiting elective cardiac surgery. METHODS: PubMed and Embase were systematically searched for articles published from 1 January 2019 to 30 August 2022. This systematic review included studies investigating the impact of the COVID-19 pandemic on resource allocation and the subsequent influence on cardiac surgery outcomes. A total of 1676 abstracts and titles were reviewed and 20 studies were included in this review. RESULTS: During the COVID-19 pandemic, resources were allocated away from elective cardiac surgery to help support the pandemic response. This resulted in increased wait times for elective patients, increased rates of urgent or emergent surgical intervention and increased rates of mortality or complications for patients awaiting or undergoing cardiac surgery during the pandemic. CONCLUSIONS: While the finite resources available during the pandemic were often insufficient to meet the needs of all patients as well as the influx of new COVID-19 patients, resource allocation away from elective cardiac surgery resulted in prolonged wait times, more frequent urgent or emergent surgeries and negative impacts on patient outcomes. Understanding the impacts of delayed access to care with regards to urgency of care, increased morbidity and mortality and increased utilization of resources per indexed case needs to be considered to navigate through pandemics to minimize the lingering effects that continue to negatively impact patient outcomes.
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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 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».