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Enregistrement W3109849637 · doi:10.1503/cmaj.201197-f

Risque d’éclosions de COVID-19 et de décès de résidents dans les foyers de soins de longue durée à but lucratif

2020· article· fr· W3109849637 sur OpenAlexaffvenueabout
Nathan M. Stall, Aaron Jones, Kevin A. Brown, Paula A. Rochon, Andrew P. Costa

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensPublic Health OntarioWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)HumanitiesPolitical scienceArtMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ CONTEXTE: Les foyers de soins de longue durée (SLD) ont jusqu’à présent été l’épicentre de la pandémie de maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) au Canada. Selon des études antérieures, les soins offerts dans les foyers de SLD à but lucratif sont de qualité inférieure pour toute une gamme d’indicateurs de résultats et de processus, ce qui soulève la question suivante: les conséquences de la COVID-19 ont-elles été pires dans les foyers à but lucratif que dans ceux à but non lucratif? MÉTHODES: Une étude de cohorte rétrospective basée sur l’ensemble des foyers de SLD en Ontario a été menée pour la période du 29 mars au 20 mai 2020 à partir de la base de données sur les éclosions de COVID-19 alimentée par le ministère des Soins de longue durée de l’Ontario. Des méthodes logistiques hiérarchiques et basées sur des données de comptage ont été utilisées pour modéliser les associations entre le statut financier des foyers de SLD (à but lucratif, à but non lucratif ou municipal) et les éclosions de COVID-19 dans ces derniers, l’ampleur des éclosions (nombre de résidents infectés) et le nombre de décès de résidents attribuables à la COVID-19. RÉSULTATS: L’analyse portait sur les 623 foyers de SLD de l’Ontario, qui comptent 75 676 résidents. Parmi ces foyers, 360 (57,7 %) sont à but lucratif; 162 (26,0 %) sont à but non lucratif; et 101 (16,2 %) sont des foyers municipaux. Au total, 190 (30,5 %) éclosions de COVID-19 ont été enregistrées dans des foyers de SLD. Elles ont touché 5218 résidents et entraîné 1452 décès, ce qui représente un taux de létalité général de 27,8 %. Les probabilités d’une éclosion dans un foyer ont été associées à l’incidence de la COVID-19 dans la circonscription sanitaire entourant celui-ci (rapport de cotes [RC] ajusté 1,91; intervalle de confiance [IC] à 95 % 1,19–3,05), au nombre de résidents dans l’établissement (RC ajusté 1,38; IC à 95 % 1,18–1,61) et à l’application des anciennes normes d’aménagement (RC ajusté 1,55; IC à 95 % 1,01–2,38), mais pas au statut financier d’un foyer. Comparativement au statut « à but non lucratif », le statut « à but lucratif » a été associé à l’ampleur d’une éclosion dans un foyer de SLD (risque relatif [RR] 1,96; IC à 95 % 1,26–3,05) ainsi qu’au nombre de décès de résidents (RR ajusté 1,78; IC à 95 % 1,03–3,07). Ces associations s’expliquent par une plus grande prévalence des anciennes normes d’aménagement dans les foyers de SLD à but lucratif ainsi qu’à l’appartenance à une chaîne de propriétés. INTERPRÉTATION: Le statut « à but lucratif » est associé à l’ampleur d’une éclosion de COVID-19 et au nombre de décès de résidents dans un foyer de SLD, mais pas au risque d’éclosion. Deux principaux facteurs expliquent les différences entre les foyers à but lucratif et non lucratif, soit l’application des anciennes normes d’aménagement et l’appartenance à une chaîne de propriétés. Ceux-ci devraient être au coeur des futures mesures et politiques de lutte contre les infections.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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