Effect of the COVID-19 Pandemic on Patient Volumes, Acuity, and Outcomes in Pediatric Emergency Departments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to quantify the effect of the COVID-19 pandemic on pediatric emergency department (ED) utilization and outcomes. METHODS: This study is an interrupted-time-series observational study of children presenting to 11 Canadian tertiary-care pediatric EDs. Data were grouped into weeks in 3 study periods: prepandemic (January 1, 2018-January 27, 2020), peripandemic (January 28, 2020-March 10, 2020), and early pandemic (March 11, 2020-April 30, 2020). These periods were compared with the same time intervals in the 2 preceding calendar years. Primary outcomes were number of ED visits per week. The secondary outcomes were triage acuity, hospitalization, intensive care unit (ICU) admission, mortality, length of hospital stay, ED revisits, and visits for trauma and mental health concerns. RESULTS: There were 577,807 ED visits (median age, 4.5 years; 52.9% male). Relative to the prepandemic period, there was a reduction [-58%; 95% confidence interval (CI), -63% to -51%] in the number of ED visits during the early-pandemic period, with concomitant higher acuity. There was a concurrent increase in the proportion of ward [odds ratio (OR), 1.39; 95% CI, 1.32-1.45] and intensive care unit (OR, 1.20; 95% CI, 1.01-1.42) admissions, and trauma-related ED visits among children less than 10 years (OR, 1.51; 95% CI, 1.45-1.56). Mental health-related visits in children declined in the early-pandemic period (in <10 years, -60%; 95% CI, -67% to -51%; in children ≥10 years: -56%; 95% CI, -63% to -47%) relative to the pre-COVID-19 period. There were no differences in mortality or length of stay; however, ED revisits within 72 hours were reduced during the early-pandemic period (percent change: -55%; 95% CI, -61% to -49%; P < 0.001). CONCLUSIONS: After the declaration of the COVID-19 pandemic, dramatic reductions in pediatric ED visits occurred across Canada. Children seeking ED care were sicker, and there was an increase in trauma-related visits among children more than 10 years of age, whereas mental health visits declined during the early-pandemic period. When faced with a future pandemic, public health officials must consider the impact of the illness and the measures implemented on children's health and acute care needs.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».