The impact of delayed nonurgent surgery during the COVID-19 pandemic on surgeons in Alberta: a qualitative interview study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, nonurgent surgeries were delayed to preserve capacity for patients admitted with COVID-19; surgeons were challenged personally and professionally during this time. We aimed to describe the impact of delays to nonurgent surgeries during the COVID-19 pandemic from the surgeons' perspective in Alberta. METHODS: We conducted an interpretive description qualitative study in Alberta from January to March 2022. We recruited adult and pediatric surgeons via social media and through personal contacts from our research network. Semistructured interviews were conducted via Zoom, and we analyzed the data via inductive thematic analysis to identify relevant themes and subthemes related to the impact of delaying nonurgent surgery on surgeons and their provision of surgical care. RESULTS: We conducted 12 interviews with 9 adult surgeons and 3 pediatric surgeons. Six themes were identified: accelerator for a surgical care crisis, health system inequity, system-level management of disruptions in surgical services, professional and interprofessional impact, personal impact, and pragmatic adaptation to health system strain. Participants also identified strategies to mitigate the challenges experienced due to nonurgent surgical delays during the COVID-19 pandemic (i.e., additional operating time, surgical process reviews to reduce inefficiencies, and advocacy for sustained funding of hospital beds, human resources and community-based postoperative care). INTERPRETATION: Our study describes the impacts and challenges experienced by adult and pediatric surgeons of delayed nonurgent surgeries because of the COVID-19 pandemic response. Surgeons identified potential health system-, hospital- and physician-level strategies to minimize future impacts on patients from delays of nonurgent surgery.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| 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 ».