Pediatric primary care in Ontario and Manitoba after the onset of the COVID-19 pandemic: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There were large disruptions to health care services after the onset of the COVID-19 pandemic. We sought to describe the extent to which pandemic-related changes in service delivery and access affected use of primary care for children overall and by equity strata in the 9 months after pandemic onset in Manitoba and Ontario. METHODS: We performed a population-based study of children aged 17 years or less with provincial health insurance in Ontario or Manitoba before and during the COVID-19 pandemic (Jan. 1, 2017-Nov. 28, 2020). We calculated the weekly rates of in-person and virtual primary care well-child and sick visits, overall and by age group, neighbourhood material deprivation level, rurality and immigrant status, and assessed changes in visit rates after COVID-19 restrictions were imposed compared to expected baseline rates calculated for the 3 years before pandemic onset. RESULTS: Among almost 3 million children in Ontario and more than 300 000 children in Manitoba, primary care visit rates declined to 0.80 (95% confidence interval [CI] 0.77-0.82) of expected in Ontario and 0.82 (95% CI 0.79-0.84) of expected in Manitoba in the 9 months after the onset of the pandemic. Virtual visits accounted for 53% and 29% of visits in Ontario and Manitoba, respectively. The largest monthly decreases in visits occurred in April 2020. Although visit rates increased slowly after April 2020, they had not returned to prerestriction levels by November 2020 in either province. Children aged more than 1 year to 12 years experienced the greatest decrease in visits, especially for well-child care. Compared to prepandemic levels, visit rates were lowest among rural Manitobans, urban Ontarians and Ontarians in low-income neighbourhoods. INTERPRETATION: During the study period, the pandemic contributed to rapid, immediate and inequitable decreases in primary care use, with some recovery and a substantial shift to virtual care. Postpandemic planning must consider the need for catch-up visits, and the long-term impacts warrant further study.
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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 | 0,000 |
| 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 ».