Delivery and Prioritization of Surgical Care in Canada During COVID-19: An Environmental Scan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During COVID-19 healthcare systems had to make concessions to make room for the surge of COVID-19 patients requiring hospital and intensive care. Postponing surgeries was a common strategy; however, it is unclear how surgical care was delivered during this time of constraint. The objective of this study was to understand how surgical care was delivered and prioritized during the COVID-19 pandemic response. METHODS: This was an environmental scan following the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health methodology. This study was conducted in Canada; a universal, publicly funded healthcare system. Evidence sources on policies pertaining to the provision of surgical care between January 2020 and October 2022 were obtained from ministries of health, health services agencies and publicly funded hospitals across all 10 provinces and three territories. We synthesized the evidence sources using framework analysis. RESULTS: We identified 205 evidence sources that described six themes about the provision of surgical care during the COVID-19 pandemic: the cycle of postponement and resumption; guidelines for triaging and prioritizing surgical cases; Infection Prevention and Control (IPAC), and safety measures for surgical care during COVID-19, patient-centred care, and looking forward (recovery planning, leadership, and decision-making). CONCLUSION: This study provides a comprehensive understanding of how surgical care was disrupted and innovated during COVID-19 which can inform future strategies for providing effective and efficient surgical care during times of healthcare constraint.
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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 | 0,012 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».