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Enregistrement W4408877949 · doi:10.1136/openhrt-2024-003054

Impact of COVID-19 pandemic on rates of congenital heart disease procedures among children: prospective cohort analyses of 26 270 procedures in 17 860 children using CVD-COVID-UK consortium record linkage data

2025· article· en· W4408877949 sur OpenAlexfundno aff
Arun S Karthikeyan, Rachel Denholm, Sonya V. Babu‐Narayan, Shubhra Sinha, Șerban Stoica, Tim Dong, Cathie Sudlow, Venexia Walker, Kate Brown, Massimo Caputo, Debbie A. Lawlor

Notice bibliographique

RevueOpen Heart · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBarts Health NHS TrustKeele UniversityQueen's UniversityCardiff Metropolitan UniversitySwansea UniversityUniversity of AberdeenCardiff UniversityRoyal College of Surgeons of EnglandUniversity of GlasgowUniversity of DundeeUniversity of WarwickUniversity of LeicesterCancer Research UKUniversity College LondonLondon School of Economics and Political ScienceBritish Heart FoundationRoyal Free London NHS Foundation TrustUniversity of LeedsQueen Mary University of LondonNational Institute for Health and Care ResearchQueen Elizabeth Hospital Birmingham CharityKing's College LondonSwansea Bay University Health BoardQueen's University BelfastUniversity of BristolUniversity of ExeterNHS Health ScotlandImperial College London
Mots-clésMedicinePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PediatricsEmergency medicineDiseaseInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The COVID-19 pandemic necessitated major reallocation of healthcare services. Our aim was to assess the impact on paediatric congenital heart disease (CHD) procedures during different pandemic periods compared with the prepandemic period, to inform appropriate responses to future major health services disruptions. Methods and results We analysed 26 270 procedures from 17 860 children between 1 January 2018 and 31 March 2022 in England, linking them to primary/secondary care data. The study period included prepandemic and pandemic phases, with the latter including three restriction periods and corresponding relaxation periods. We compared procedure characteristics and outcomes between each pandemic period and the prepandemic period. There was a reduction in all procedures across all pandemic periods, with the largest reductions during the first, most severe restriction period (23 March 2020 to 23 June 2020), and the relaxation period following second restrictions (3 December 2020 to 4 January 2021) coinciding with winter pressures. During the first restrictions, median procedures per week dropped by 51 compared with the prepandemic period (80 vs 131 per week, p=4.98×10 −08 ). Elective procedures drove these reductions, falling from 96 to 44 per week (p=1.89×10 −06 ), while urgent (28 vs 27 per week, p=0.649) and life-saving/emergency procedures (7 vs 6 per week, p=0.198) remained unchanged. Cardiac surgery rates increased, and catheter-based procedure rates reduced during the pandemic. Procedures for children under 1 year were prioritised, especially during the first four pandemic periods. No evidence was found for differences in postprocedure complications (age-adjusted OR 1.1 (95% CI 0.9, 1.4)) or postprocedure mortality (age and case mix adjusted OR 0.9 (95% CI 0.6, 1.3)). Conclusions Prioritisation of urgent, emergency and life-saving procedures during the pandemic, particularly in infants, did not impact paediatric CHD postprocedure complications or mortality. This information is valuable for future major health services disruptions, though longer-term follow-up of the effects of delaying elective surgery is needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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