The Impact of COVID-19 on Multidisciplinary Care Delivery to Children with Cerebral Palsy and Other Neuromuscular Complex Chronic Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has caused unprecedented challenges in the care of children with cerebral palsy (CP) and other neuromuscular complex chronic conditions (NCCC). The purpose of this study was to explore the direct impact of the COVID-19 pandemic on healthcare delivery. From May to August 2020, medical professionals caring for CP and NCCC patients across multiple countries and disciplines completed a self-administered cross-sectional survey comparing practices before and during the COVID-19 pandemic. Of the 79 healthcare workers from 8 countries who participated—predominantly pediatric orthopedic surgeons (32%), pediatricians (30%), and pediatric physiatrists (23%)—most felt that caring for NCCC patients during the pandemic presented with unique difficulties and reported a significant decrease in in-person NCCC clinic volume (p<0.001), multidisciplinary appointments (p<0.001), surgical cases (p=0.005), and botulinum toxin/phenol injections. Most providers affirmed that institutional guidelines for perioperative emergent/urgent and elective procedures, workplace settings, and technology were modified to accommodate the ongoing public health crisis. Usage of telemedicine significantly increased for NCCC patient visits (p<0.001). During the COVID-19 pandemic, many children with NCCC lost access to routine, multidisciplinary care. Telemedicine became an integral part of communication and management. In the setting of the COVID-19 pandemic and threat of future healthcare disruptions, these data lay the foundation for trending the evolution of healthcare delivery and accelerating best practice guidelines for children with CP and NCCC.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».