The impact of COVID-19 on hospital admissions and emergency department visits: A population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As a result of the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19), there have been widespread changes in healthcare access. We conducted a retrospective population-based study in Alberta, Canada (population 4.4 million), where there have been approximately 1550 hospital admissions for COVID-19, to determine the impact of COVID-19 on hospital admissions and emergency department (ED visits), following initiation of a public health emergency act on March 15, 2020. METHODS: We used multivariable negative binomial regression models to compare daily numbers of medical/surgical hospital admissions via the ED between March 16-September 23, 2019 (pre COVID-19) and March 16-September 23, 2020 (post COVID-19 public health measures). We compared the most frequent diagnoses for hospital admissions pre/post COVID-19 public health measures. A similar analysis was completed for numbers of daily ED visits for any reason with a particular focus on ambulatory care sensitive conditions (ACSC). FINDINGS: There was a significant reduction in both daily medical (incident rate ratio (IRR) 0.86, p<0.001) and surgical (IRR 0.82, p<0.001) admissions through the ED in Alberta post COVID-19 public health measures. There was a significant decline in daily ED visits (IRR 0.65, p<0.001) including ACSC (IRR 0.75, p<0.001). The most common medical/surgical diagnoses for hospital admissions did not vary substantially pre and post COVID-19 public health measures, though there was a significant reduction in admissions for chronic obstructive pulmonary disease and a significant increase in admissions for mental and behavioral disorders due to use of alcohol. CONCLUSIONS: Despite a relatively low volume of COVID-19 hospital admissions in Alberta, there was an extensive impact on our healthcare system with fewer admissions to hospital and ED visits. This work generates hypotheses around causes for reduced hospital admissions and ED visits which warrant further investigation. As most publicly funded health systems struggle with health-system capacity routinely, understanding how these reductions can be safely sustained will be critical.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».