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Enregistrement W4412686179 · doi:10.3389/fsurg.2025.1591265

COVID-related delays in non-urgent adult surgeries: comparing population-based results from two Canadian provinces

2025· article· en· W4412686179 sur OpenAlex
Rui Fu, Qing Li, Andrew Calzavara, Khara M. Sauro, Antoine Eskander

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PandemicPopulationMEDLINEDemographyEnvironmental healthVirologyOutbreakDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: During the COVID-19 pandemic, non-urgent surgeries were delayed in order to increase the capacity to care for patients with COVID-19. To shed light on the effect of pandemic-related surgical ramp down on the quality of surgical care, this study compared Ontario with Alberta on (1) changes in the proportion of completion and wait time of surgeries with decision-to-treat in a pre-pandemic period compared to those with decision-to-treat in each of the four COVID-19 waves and (2) shifts in healthcare utilization and safety of surgical patients for the same time periods. Methods: A retrospective population-based cohort study was conducted in Ontario on scheduled non-urgent surgeries among adults with decision-to-treat (index dates) between January 1, 2018 and December 31, 2021. Logistic regression was used to examine surgery completion (observed up to December 31, 2021) on the index date period (each COVID-19 wave vs. pre-pandemic). For completed surgeries, median regression was used to assess wait time on the index date period. Descriptive statistics were provided on healthcare utilization and safety indicators among the cohort. Results from regression models and descriptive statistics were then compared with published data from Alberta. Results: There were 2,073,688 non-urgent surgeries scheduled for 1,560,265 unique adults in Ontario. Surgeries with an index date in each COVID-19 wave were associated with lower odds of completion compared to the pre-pandemic period, which is in contrast to Alberta where the odds of having surgery completed was not lower during the pandemic than pre-pandemic. Among completed surgeries (91.7%) in Ontario, the median wait time was shorter for surgeries with an index date in waves 2 and 4 than in the pre-pandemic period, while in Alberta the median wait time was shorter for surgeries with index dates in waves 2-4 than pre-pandemic. During the pandemic, Alberta reported a decrease in median intensive care unit (ICU) hours and hospital length of stay for patients relative to pre-pandemic, while Ontario reported an increase in median ICU hours of these patients. Conclusions: These findings highlight interprovincial differences in surgical care which might be related to COVID-19 policies in each province, healthcare system capacity and patient demographics.

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.

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)0,006
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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,288 · 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