Health Impact of Hospital Restrictions on Seriously Ill Hospitalized Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Restrictions on non-urgent hospital care imposed to control the 2003 Toronto severe acute respiratory syndrome outbreak led to substantial disruptions in hospital clinical practice, admission, and transfer patterns. OBJECTIVES: We assessed whether there were unintended health consequences to seriously ill hospitalized patients. STUDY DESIGN, SETTING, AND POPULATION: Population-based longitudinal cohort study of patients residing in Toronto or an urban control region with an incident admission for 1 of 7 serious conditions in the 3 years before, or the 4 months during or after restrictions. OUTCOME MEASURES: Short-term mortality, overall readmissions, cardiac readmissions for acute myocardial infarction patients, serious complications for very low birth weight babies, and quality of care measures, comparing adjusted rates across time periods within regions. RESULTS: Mortality, readmission, and complication rates did not change for any condition during or after severe acute respiratory syndrome restrictions. Although rates of invasive cardiac procedures for acute myocardial infarction patients decreased 11-37% in Toronto, rates of nonfatal cardiac outcomes did not change. CONCLUSIONS: Restrictions on non-urgent hospital utilization and hospital transfers may be a safe public health strategy to employ to control nosocomial outbreaks or provide hospital surge capacity for up to several months, in large, well-developed healthcare systems with good availability of community-based care.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».