Study design to determine the effects of widespread restrictions on hospital utilization to control an outbreak of SARS in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Efforts to control an outbreak of severe acute respiratory syndrome (SARS) in Toronto, Canada, led to the imposition of major restrictions on nonurgent use of hospital-based services. OBJECTIVE: To describe a methodology to determine the impact of the restrictions on healthcare utilization. DESIGN, SETTING, POPULATION: Population-based study of the Greater Toronto area and unaffected comparator regions, before, during and after the SARS outbreak (April 2001 to March 2004). OUTCOME MEASURES: Population-based rates of hospital admissions, emergency department and outpatient visits, inter-hospital transfers, diagnostic testing and essential drug prescribing, adjusted for age and sex. METHODS: We will assess the temporal patterns of healthcare utilization rates before, during and after the SARS restrictions in different regions using administrative health databases and longitudinal data analysis methods (generalized estimating equations). We will also use longitudinal cohort models to assess the effects of the restrictions to outcomes in cohorts diagnosed with specific chronic diseases. CONCLUSION: We will document the extent to which utilization of healthcare services decreased during the SARS epidemic and identify clinical problem areas where SARS-related restrictions had adverse consequences on health. This work will have planning implications for future outbreaks of SARS or other infectious diseases. Understanding how the outbreak control measures affected use of health services and ultimately the health of the population, is an important part of understanding the impact of SARS restrictions.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».