Analysis of Social Determinants and the Utilization of Pediatric Tele–Urgent Care During the COVID-19 Pandemic: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telehealth is increasingly used to provide specialty consultations to infants and children receiving care. However, there is uncertainty if the COVID-19 pandemic has influenced the use of telehealth among vulnerable populations. OBJECTIVE: This research aims to compare the overall use of tele-urgent care visits for pediatric patients before and after the pandemic, especially among vulnerable populations. METHODS: We conducted a cross-sectional analysis of pediatric tele-urgent care visits at a virtual care center at a southeastern health care center. The main outcome of this study was the use of pediatrics tele-urgent visits across geographical regions with different levels of social disparities and between 2019 and 2020. RESULTS: Of 584 tele-urgent care visits, 388 (66.4%) visits occurred in 2020 during the pandemic compared to 196 (33.6%) visits in 2019. Among 808 North Carolina zip codes, 181 (22%) consisted of a high concentration of vulnerable populations, where 17.7% (56/317) of the tele-urgent care visits originated from. The majority (215/317, 67.8%) of tele-urgent care visits originated from zip codes with a low concentration of vulnerable populations. There was a significant association between the rate of COVID-19 cases and the concentration level of social factors in a given Zip Code Tabulation Area. CONCLUSIONS: The use of tele-urgent care visits for pediatric care doubled during the COVID-19 pandemic. The majority of the tele-urgent care visits after COVID-19 originated from regions where there is a low presence of vulnerable populations. In addition, our geospatial analysis found that geographic regions with a high concentration of vulnerable populations had a significantly higher rate of COVID-19-confirmed cases and deaths compared to regions with a low concentration of vulnerable populations.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».