Impact of COVID-19 pandemic on utilisation of healthcare services: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the extent and nature of changes in utilisation of healthcare services during COVID-19 pandemic. DESIGN: Systematic review. ELIGIBILITY: Eligible studies compared utilisation of services during COVID-19 pandemic to at least one comparable period in prior years. Services included visits, admissions, diagnostics and therapeutics. Studies were excluded if from single centres or studied only patients with COVID-19. DATA SOURCES: PubMed, Embase, Cochrane COVID-19 Study Register and preprints were searched, without language restrictions, until 10 August, using detailed searches with key concepts including COVID-19, health services and impact. DATA ANALYSIS: Risk of bias was assessed by adapting the Risk of Bias in Non-randomised Studies of Interventions tool, and a Cochrane Effective Practice and Organization of Care tool. Results were analysed using descriptive statistics, graphical figures and narrative synthesis. OUTCOME MEASURES: Primary outcome was change in service utilisation between prepandemic and pandemic periods. Secondary outcome was the change in proportions of users of healthcare services with milder or more severe illness (eg, triage scores). RESULTS: 3097 unique references were identified, and 81 studies across 20 countries included, reporting on >11 million services prepandemic and 6.9 million during pandemic. For the primary outcome, there were 143 estimates of changes, with a median 37% reduction in services overall (IQR -51% to -20%), comprising median reductions for visits of 42% (-53% to -32%), admissions 28% (-40% to -17%), diagnostics 31% (-53% to -24%) and for therapeutics 30% (-57% to -19%). Among 35 studies reporting secondary outcomes, there were 60 estimates, with 27 (45%) reporting larger reductions in utilisation among people with a milder spectrum of illness, and 33 (55%) reporting no difference. CONCLUSIONS: Healthcare utilisation decreased by about a third during the pandemic, with considerable variation, and with greater reductions among people with less severe illness. While addressing unmet need remains a priority, studies of health impacts of reductions may help health systems reduce unnecessary care in the postpandemic recovery. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020203729.
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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 | 0,015 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».