Changes in the top 25 reasons for primary care visits during the COVID-19 pandemic in a high-COVID region of Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We aimed to determine the degree to which reasons for primary care visits changed during the COVID-19 pandemic. METHODS: We used data from the University of Toronto Practice Based Research Network (UTOPIAN) to compare the most common reasons for primary care visits before and after the onset of the COVID-19 pandemic, focusing on the number of visits and the number of patients seen for each of the 25 most common diagnostic codes. The proportion of visits involving virtual care was assessed as a secondary outcome. RESULTS: UTOPIAN family physicians (N = 379) conducted 702,093 visits, involving 264,942 patients between March 14 and December 31, 2019 (pre-pandemic period), and 667,612 visits, involving 218,335 patients between March 14 and December 31, 2020 (pandemic period). Anxiety was the most common reason for visit, accounting for 9.2% of the total visit volume during the pandemic compared to 6.5% the year before. Diabetes and hypertension remained among the top 5 reasons for visit during the pandemic, but there were 23.7% and 26.2% fewer visits and 19.5% and 28.8% fewer individual patients accessing care for diabetes and hypertension, respectively. Preventive care visits were substantially reduced, with 89.0% fewer periodic health exams and 16.2% fewer well-baby visits. During the pandemic, virtual care became the dominant care format (77.5% virtual visits). Visits for anxiety and depression were the most common reasons for a virtual visit (90.6% virtual visits). CONCLUSION: The decrease in primary care visit volumes during the COVID-19 pandemic varied based on the reason for the visit, with increases in visits for anxiety and decreases for preventive care and visits for chronic diseases. Implications of increased demands for mental health services and gaps in preventive care and chronic disease management may require focused efforts in primary care.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».