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Enregistrement W3126637721 · doi:10.1503/cmaj.202303

Shifts in office and virtual primary care during the early COVID-19 pandemic in Ontario, Canada

2021· article· en· W3126637721 sur OpenAlexafffundvenueabout
Richard H. Glazier, Michael Green, Fangyun Wu, Eliot Frymire, Alexander Kopp, Tara Kiran

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensQueen's UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésPandemicMedicinePrimary careCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicinePublic healthHealth carePopulationDiseaseEnvironmental healthNursingInfectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Globally, primary care changed dramatically as a result of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. We aimed to understand the degree to which office and virtual primary care changed, and for which patients and physicians, during the initial months of the pandemic in Ontario, Canada. METHODS: This population-based study compared comprehensive, linked primary care physician billing data from Jan. 1 to July 28, 2020, with the same period in 2019. We identified Ontario residents with at least 1 office or virtual (telephone or video) visit during the study period. We compared trends in total physician visits, office visits and virtual visits before COVID-19 with trends after pandemic-related public health measures changed the delivery of care, according to various patient and physician characteristics. We used interrupted time series analysis to compare trends in the early and later halves of the COVID-19 period. RESULTS: Compared with 2019, total primary care visits between March and July 2020 decreased by 28.0%, from 7.66 to 5.51 per 1000 people/day. The smallest declines were among patients with the highest expected health care use (8.3%), those who could not be attributed to a primary care physician (10.2%), and older adults (19.1%). In contrast, total visits in rural areas increased by 6.4%. Office visits declined by 79.1% and virtual care increased 56-fold, comprising 71.1% of primary care physician visits. The lowest uptake of virtual care was among children (57.6%), rural residents (60.6%) and physicians with panels of ≥ 2500 patients (66.0%). INTERPRETATION: Primary care in Ontario saw large shifts from office to virtual care over the first 4 months of the COVID-19 pandemic. Total visits declined least among those with higher health care needs. The determinants and consequences of these major shifts in care require further study.

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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations411
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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