The Impact of the COVID-19 Pandemic on Cleft and Craniofacial-Related Surgeries at the Hospital for Sick Children
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study investigates the impact of the Coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on orthodontically associated cleft lip/palate and craniofacial surgeries, focusing on lip repairs, alveolar bone grafting (ABG), and orthognathic surgeries (OGS). METHODS: A retrospective chart review of 571 participants in a single hospital setting who underwent surgical lip repairs, ABG or OGS was conducted. Clinical data were retrieved from patients' electronic medical records. The data were used to quantify and compare the number of surgeries and surgical wait times pre-COVID versus post-COVID, using independent t tests and regression models, adjusting for various sociodemographic and clinical variables. RESULTS: The proportion of lip repairs and ABG performed was not significantly different between the pre-COVID and post-COVID (P=0.90 and 0.94, respectively); however, OGS significantly decreased post-COVID compared with pre-COVID (P<0.0001). Although no significant differences were found in surgical wait times for lip repairs across time periods (P=0.07), wait times for both ABG and OGS were significantly longer post-COVID compared with pre-COVID (both P<0.0001). Regression analyses showed similar associations after adjusting for several covariates. CONCLUSION: COVID-19 significantly impacted ABG and OGS procedures. Prolonged surgical wait times raise concerns regarding adverse outcomes on patients' physical and mental health. Emphasis should be placed on prioritizing essential procedures and implementing flexible scheduling. Further research is needed to assess the long-term effects of these delays on patient-centered outcomes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».