Navigating stroke care during the COVID-19 pandemic: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Previous viral outbreaks have highlighted implications for the management of complex health conditions. This study delves into the repercussions of the COVID-19 pandemic on stroke care, by examining evidence of shifts in healthcare utilization, the enduring effects on post-stroke recovery, and the overall quality of life experienced by stroke survivors. Methods A scoping review was conducted following the Joanna Briggs Institute Methodology for Scoping Reviews. The search strategy encompassed electronic databases (APA PsycInfo, Embase, Medline, and CINAHL). English language articles published between December 2019 and January 2022 were included, focusing on individuals who experienced a stroke during the COVID-19 pandemic. Data extraction involved identifying study characteristics and significant findings, facilitating a qualitative and narrative synthesis of the gathered evidence. Results Seven domain summaries were identified. They all described the aspects of systemic transformations in stroke care during the COVID-19 pandemic: (1) patient behavior and awareness; (2) telemedicine and remote care; (3) delays in treatment; (4) impact on healthcare resources; (5) quality of care; (6) changes in stroke severity; and (7) reduction in stroke admissions. Conclusions This study underscored the critical need to encourage swift patient response to acute stroke symptoms, by finding new avenues for treatment, mitigating hospital-related infection fears, and advocating for the establishment of centralized stroke centers. These measures are integral to optimizing stroke care delivery and ensuring timely interventions, particularly in the challenging context of a pandemic.
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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 | 0,017 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».