Interpreting COVID-19 and Virtual Care Trends: Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coronavirus disease (COVID-19) pandemic is rapidly spreading across the world. As of March 26, 2020, there are more than 500,000 cases and more than 25,000 deaths related to COVID-19, and the numbers are increasing by the hour. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore the trends in confirmed COVID-19 cases in North Carolina, and to understand patterns in virtual visits related to symptoms of COVID-19. METHODS: We conducted a cohort study of confirmed COVID-19 cases and patients using an on-demand, statewide virtual urgent care center. We collected data from February 1, 2020, to March 15, 2020. Institutional Review Board exemption was obtained prior to the study. RESULTS: As of March, 18 2020, there were 92 confirmed COVID-19 cases and 733 total virtual visits. Of the total visits, 257 (35.1%) were related to COVID-19-like symptoms. Of the COVID-19-like visits, the number of females was 178 (69.2%). People in the age groups of 30-39 years (n=67, 26.1%) and 40-49 years (n=64, 24.9%) were half of the total patients. Additionally, approximately 96.9% (n=249) of the COVID-like encounters came from within the state of North Carolina. Our study shows that virtual care can provide efficient triaging in the counties with the highest number of COVID-19 cases. We also confirmed that the largest spread of the disease occurs in areas with a high population density as well as in areas with major airports. CONCLUSIONS: The use of virtual care presents promising potential in the fight against COVID-19. Virtual care is capable of reducing emergency room visits, conserving health care resources, and avoiding the spread of COVID-19 by treating patients remotely. We call for further adoption of virtual care by health systems across the United States and the world during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».