The impact of <scp>COVID</scp>‐19 on the wait times and severity of surgical glaucoma cases evaluated at a tertiary eye center
Notice bibliographique
Résumé
Aims/Purpose: COVID‐19 has caused shortages in health services worldwide. In Canada, this led to a relocation of medical staff, which paradoxically acted as potential barriers to access to care when considering the significant delays reported in elective surgeries. The purpose of this study was to assess the effect of pandemic related delays on the wait times and severity of surgical glaucoma cases in a single tertiary referral center in Quebec, Canada. Methods: In this retrospective cohort study, 182 and 201 eyes of patients who underwent glaucoma surgery at Hôpital Saint‐Sacrement, Quebec City, between the periods of March 1 to June 30, 2019 (pre‐pandemic) and 2021 (pandemic), were included. Severity data included mean visual field deficit, intraocular pressure (IOP), number of drops, and preoperative best corrected visual acuity (BCVA). The times from referral to surgery (referral time) and from listing date to surgery (listing time) were calculated. Results: Visual field deficit was −11.6 ± 7.7 dB in 2019 versus −11.6 ± 7.5 dB in 2021 ( p = 0.92). Mean preoperative IOP was 21.1 ± 9.70 mmHg in 2019 versus 20.0 ± 9.52 mmHg in 2021 ( p = 0.25). The mean MAVC in the affected eye was 0.60 ± 0.72 LogMAR in 2019 versus 0.55 ± 0.73 LogMAR ( p = 0.07). The mean number of preoperative drop classes was 3 ± 1 in both groups ( p = 0.56). The mean number of patients referred with oral glaucoma medication increased from 45 to 70 in 2019 and 2021 respectively ( p = 0.03). Time to consultation was 122 ± 120 days in 2019 versus 144 ± 136 days in 2021 ( p = 0.17), whereas time to list was 48 ± 57 days in 2019 versus 38 ± 43 days in 2021 ( p = 0.05). Conclusions: There were no statistically significant differences in the severity of surgical glaucoma cases operated on during the pandemic. Waiting list time decreased, possibly secondary to the prioritization of more urgent glaucoma cases over other ophthalmic surgeries. These reassuring data suggest that the barriers of the pandemic did not lead to a severe worsening of access to care for surgical glaucoma patients. References Felfeli, Tina et al. The ophthalmic surgical backlog associated with the COVID‐19 pandemic: a population‐based and microsimulation modelling study. CMAJ Open. vol.9 (4) 1063–1072. 23 Nov. 2021, https://doi.org/10.9778/cmajo.20210145
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».