Impact of COVID-19 on Pediatric Emergency Department Visits: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background & Objective COVID-19 has caused significant shifts in healthcare utilization, including pediatric emergency departments (EDs). We describe variations in visits made to two large pediatric EDs during the first three months of the COVID-19 pandemic, compared to a historical control period. Methods We performed a retrospective cohort study of children presenting to two academic pediatric EDs in Quebec, Canada. We compared the number of ED visits during the first wave of COVID-19 pandemic (March-May 2020) to historical controls (March-May 2015-2019), using Poisson regression, adjusting for site and the underlying baseline trend. Secondary analyses examined variations in ED visits by acuity, disposition, and disease categories. Results From 2015 to 2019, the two EDs had a median of 1,632 visits per week [interquartile range (IQR) 1,548; 1,703]; in 2020, this number decreased to 536 visits per week [IQR 446; 744]. In multivariable analyses, this represent a 53.3% (95%CI: 52.1, 54.4) reduction in the number of ED visits. The reduction was larger among visits triage categories 4 and 5 (lower acuity) than categories 1, 2 and 3 (higher acuity): -54.2% vs. -42.0% (p<0.001). A greater proportion of children presenting to these sites were hospitalized during the COVID period than in pre-COVID period: 11.8% vs. 5.5% (p<0.001). Conclusions During the early stages of the COVID-19 pandemic, there was a large decrease in visits to pediatric EDs. Patients presented with higher acuity at triage and the proportion of patients requiring hospitalization increased.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».