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Enregistrement W3095985435 · doi:10.1101/2020.11.04.20225474

COVID-19 Demographics, Acute Care Resource Use and Mortality by Age and Sex in Ontario, Canada: Population-based Retrospective Cohort Analysis

2020· preprint· en· W3095985435 sur OpenAlexaffabout
Stephen Mac, Kali Barrett, Yasín A. Khan, David Naimark, Laura C. Rosella, Raphael Ximenes, Beate Sander

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science CentrePublic Health OntarioUniversity Health NetworkUniversity of TorontoHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesXenios
Mots-clésMedicineIntensive care unitMechanical ventilationPopulationRetrospective cohort studyCohortDemographicsDemographyEmergency medicineCohort studyPediatricsInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Understanding resource use for COVID-19 is critical. We conducted a population-based cohort study using public health data to describe COVID-19 associated age- and sex-specific acute care use, length of stay (LOS), and mortality. Methods We used Ontario’s Case and Contact Management (CCM) Plus database of individuals who tested positive for COVID-19 in Ontario from March 1 to September 30, 2020 to determine age- and sex-specific hospitalizations, intensive care unit (ICU) admissions, invasive mechanical ventilation (IMV) use, LOS, and mortality. We stratified analyses by month of infection to study temporal trends and conducted subgroup analyses by long-term care residency. Results During the observation period, 56,476 COVID-19 cases were reported (72% < 60 years, 52% female). The proportion of cases shifted from older populations (> 60 years) to younger populations (10-39 years) over time. Overall, 10% of individuals were hospitalized, of those 22% were admitted to ICU, and 60% of those used IMV. Mean LOS for individuals in the ward, ICU without IMV, and ICU with IMV was 12.8, 8.5, 20.5 days, respectively. Mortality for individuals receiving care in the ward, ICU without IMV, and ICU with IMV was 24%, 30%, and 45%, respectively. All outcomes varied by age and decreased over time, overall and within age groups. Interpretation This descriptive study shows acute care use and mortality varying by age, and decreasing between March and September in Ontario. Improvements in clinical practice and changing risk distributions among those infected may contribute to fewer severe outcomes among those infected with COVID-19.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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