The Impact of COVID-19 Pandemic on Emergency Department Visits at a Canadian Academic Tertiary Care Center
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Public health response to the coronavirus 2019 (COVID-19) pandemic has emphasized social distancing and stay-at-home policies. Reports of decreased emergency department (ED) visits in non-epicenters of the outbreak have raised concerns that patients with non-COVID-19 emergencies are delaying or avoiding seeking care. We evaluated the impact of the pandemic on ED visits at an academic tertiary care center. METHODS: We conducted an observational health records review between January 1-April 22, 2020, comparing characteristics of all ED visits between pre- and post-pandemic declaration by the World Health Organization. Measures included triage acuity, presenting complaints, final diagnoses, disposition, and mortality. We further examined three time-sensitive final diagnoses: stroke; sepsis; and acute coronary syndrome (ACS). RESULTS: In this analysis, we included 44,497 ED visits. Average daily ED visits declined from 458.1 to 289.0 patients/day (-36.9%). For the highest acuity triaged patients there was a drop of 1.1 patients/day (-24.9%). Daily ED visits related to respiratory complaints increased post-pandemic (+14.1%) while ED visits for many other complaints decreased, with the greatest decline in musculoskeletal (-52.5%) and trauma (-53.6%). On average there was a drop of 1.0 patient/day diagnosed with stroke (-17.6%); a drop of 1.6 patients/day diagnosed with ACS (-49.9%); and no change in patients diagnosed with sepsis (pre = 2.8 patients/day; post = 2.9 patients/day). CONCLUSION: Significant decline in ED visits was observed immediately following formal declaration of the COVID-19 pandemic, with potential for delayed/missed presentations of time-sensitive emergencies. Future research is needed to better examine long-term clinical outcomes of the decline in ED visits during pandemics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».