Effect of Coronavirus Disease 2019 Pandemic on Delivery of Breast Reconstructive Services and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Delivery of immediate breast reconstruction (IBR) was severely restricted during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, with irreversible consequences for breast cancer survivors. This study aimed to determine the pandemic’s effect on the provision of IBR services, quality of care delivered, and reconstructive outcomes. Methods: For this multi-institutional, retrospective cohort study, data were obtained from all IBR cases during the study periods defined as “pre-COVID-19” (October 1, 2018, to March 14, 2020) and “COVID-19” (March 15, 2020, to October 31, 2021). Patient demographics, reconstructive strategy types, and oncological and surgical characteristics were analyzed. Safety and quality outcomes, including readmission, infection, seroma, mastectomy flap necrosis, and wait times were recorded. Results: A cohort of 525 patients was included in this study. Patient and tumor characteristics were similar between the 2 study periods. There was a significantly lower odds of undergoing a single-stage alloplastic surgery (odds ratio [OR] = 0.40, 95% confidence interval [CI] = 0.17–0.94, P = 0.0365) or autologous immediate reconstruction with a deep inferior epigastric perforator (DIEP) flap (OR = 0.42, 95% CI = 0.21–0.85, P = 0.015) during the COVID-19 era, with a reciprocal 53% higher odds of 2-stage alloplastic surgery (OR = 1.53, 95% CI = 1.03-2.27, P = 0.0359) during that time. Median wait time from first-stage to second-stage reconstruction was significantly shorter during COVID-19 ( P = 0.0017). There were no differences in safety outcomes between the periods. Conclusions: Reconstructive strategies differed during the COVID-19 era of resource limitations with more 2-stage alloplastic procedures and fewer single-stage alloplastic and autologous immediate DIEP flap procedures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».