Training/Practice
Health Policy and Promotion
The Use of Decision Modelling to Inform Timely Policy Decisions on Cardiac Resource Capacity During the COVID-19 Pandemic

https://doi.org/10.1016/j.cjca.2020.05.024Get rights and content

Abstract

In Ontario on March 16, 2020, a directive was issued to all acute care hospitals to halt nonessential procedures in anticipation of a potential surge in COVID-19 patients. This included scheduled outpatient cardiac surgical and interventional procedures that required the use of intensive care units, ventilators, and skilled critical care personnel, given that these procedures would draw from the same pool of resources required for critically ill COVID-19 patients. We adapted the COVID-19 Resource Estimator (CORE) decision analytic model by adding a cardiac component to determine the impact of various policy decisions on the incremental waitlist growth and estimated waitlist mortality for 3 key groups of cardiovascular disease patients: coronary artery disease, valvular heart disease, and arrhythmias. We provided predictions based on COVID-19 epidemiology available in real-time, in 3 phases. First, in the initial crisis phase, in a worst case scenario, we showed that the potential number of waitlist related cardiac deaths would be orders of magnitude less than those who would die of COVID-19 if critical cardiac care resources were diverted to the care of COVID-19 patients. Second, with better local epidemiology data, we predicted that across 5 regions of Ontario, there may be insufficient resources to resume all elective outpatient cardiac procedures. Finally in the recovery phase, we showed that the estimated incremental growth in waitlist for all cardiac procedures is likely substantial. These outputs informed timely data-driven decisions during the COVID-19 pandemic regarding the provision of cardiovascular care.

Résumé

Le 16 mars 2020, le gouvernement de l’Ontario a émis une directive demandant à tous les hôpitaux de soins de courte durée de cesser d’effectuer des interventions non essentielles en prévision d’une envolée possible du nombre de cas de COVID-19. Les interventions à reporter comprenaient les opérations et les autres interventions en cardiologie ambulatoire pouvant exiger un séjour à l’unité de soins intensifs, l’utilisation d’un respirateur et l’intervention du personnel spécialisé en soins intensifs, puisque de telles interventions font appel aux mêmes ressources que celles qui sont nécessaires pour traiter les patients atteints de COVID-19 dont l’état est critique. Nous avons adapté le modèle d’analyse décisionnelle CORE (COVID-19 Resource Estimator) en y intégrant une composante cardiologique, afin de déterminer l’incidence de diverses décisions stratégiques sur l’allongement des listes d’attente et sur le taux de mortalité estimatif des patients inscrits sur les listes d’attente pour trois grandes catégories de maladies cardiovasculaires : les coronaropathies, les cardiopathies valvulaires et les arythmies. Nous avons formulé des prédictions à partir des données épidémiologiques sur la COVID-19 disponibles en temps réel à trois phases de la crise. Durant la première phase de la crise, nous avons d’abord montré, à l’aide d’une simulation fondée sur la situation la plus défavorable, que le nombre potentiel de décès d’origine cardiovasculaire chez les patients inscrits sur les listes d’attente serait de plusieurs fois inférieur au nombre de décès attribuables à la COVID-19 si les ressources essentielles en cardiologie étaient réorientées vers les soins aux patients atteints de COVID-19. Ensuite, grâce à de meilleures données épidémiologiques locales, nous avons prédit que dans cinq régions de l’Ontario, les ressources pourraient être insuffisantes pour permettre la reprise de toutes les interventions non urgentes en cardiologie ambulatoire. Enfin, durant la phase de stabilisation, nous avons montré que l’allongement estimatif des listes d’attente pour toutes les interventions en cardiologie est vraisemblablement important. Ces résultats ont éclairé la prise rapide de décisions fondées sur des données en matière de prestation de soins cardiovasculaires durant la pandémie de COVID-19.

Cited by (0)

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