Global impact of COVID-19 on stroke care
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic led to profound changes in the organization of health care systems worldwide.We sought to measure the global impact of the COVID-19 pandemic on the volumes for mechanical thrombectomy, stroke, and intracranial hemorrhage hospitalizations over a three-month period at the height of the pandemic (1 March-31 May 2020) compared with two control three-month periods (immediately preceding and one year prior).Retrospective, observational, international study, across 6 continents, 40 countries, and 187 comprehensive stroke centers. The diagnoses were identified by their ICD-10 codes and/or classifications in stroke databases at participating centers.The hospitalization volumes for any stroke, intracranial hemorrhage, and mechanical thrombectomy were 26,699, 4002, and 5191 in the three months immediately before versus 21,576, 3540, and 4533 during the first three pandemic months, representing declines of 19.2% (95%CI, -19.7 to -18.7), 11.5% (95%CI, -12.6 to -10.6), and 12.7% (95%CI, -13.6 to -11.8), respectively. The decreases were noted across centers with high, mid, and low COVID-19 hospitalization burden, and also across high, mid, and low volume stroke/mechanical thrombectomy centers. High-volume COVID-19 centers (-20.5%) had greater declines in mechanical thrombectomy volumes than mid- (-10.1%) and low-volume (-8.7%) centers (p < 0.0001). There was a 1.5% stroke rate across 54,366 COVID-19 hospitalizations. SARS-CoV-2 infection was noted in 3.9% (784/20,250) of all stroke admissions.The COVID-19 pandemic was associated with a global decline in the volume of overall stroke hospitalizations, mechanical thrombectomy procedures, and intracranial hemorrhage admission volumes. Despite geographic variations, these volume reductions were observed regardless of COVID-19 hospitalization burden and pre-pandemic stroke/mechanical thrombectomy volumes.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».