A survey of resource allocation among canadian cardiac surgery programs during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coronavirus disease 2019(COVID-19) pandemic significantly impacted the lives of patients and healthcare professionals globally. With rapid spread and severe illness, a great deal of healthcare resources including personal, funding, and hospital beds were dedicated to fight the pandemic. OBJECTIVES: This survey looks to characterize how resources were allocated among Canadian cardiac surgery programs, and how this impacted patient care and outcomes. METHODS: Canadian cardiac surgeons were identified and asked via email to complete a 24-question survey regarding the impact of resource limitations during the COVID-19 pandemic on their practice, the treatment of their patients, and their outcomes. RESULTS: Twenty-six Canadian cardiac surgeons responded to the survey. The majority of respondents experienced >25 % reductions in elective case volumes(69.1 %) and noted adverse outcomes due surgery delay(92 %). Respondents felt that resource reallocation was required to provide optimal care to COVID-19 patients but also felt that the restrictions negatively impacted the outcomes of their non-COVID-19 patients(88.5 %). CONCLUSIONS: Canadian cardiac surgery programs experienced reduced case volumes, inadequate resources to care for patients, and adverse patient outcomes as a result of limited resources. While the reallocation of personal and hospital space towards the pandemic response was certainly required and pandemic-related restrictions have largely passed, the backlog of surgical cases persists and several lessons can be learned that may help to navigate future times of limited resources. During times of limited resources, an emphasis on allocating resources by policymakers aimed at an overall reduction in morbidity may help to minimize persistent impacts of these events.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».