Outpatient visit trends for internal medicine ambulatory care sensitive conditions after the COVID-19 pandemic: a time-series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic led to a dramatic shift in the delivery of outpatient medicine with reduced in-person visits and a transition to predominantly virtual visits. We sought to understand trends in visit patterns for ambulatory care sensitive conditions (ACSCs) commonly seen in internal medicine clinics. METHODS: We included adult outpatients seen for an ACSC between March 15th, 2017 and March 14th, 2021 at a single-centre in Ontario, Canada. Monthly visits were assessed by visit type (new consultation, follow-up), diagnosis, and clinic. Time series analyses compared visit volumes pre- and post-pandemic. Proportion of virtual visits were compared before and during the pandemic. Patient and visit factors were compared between in-person and virtual visits. RESULTS: 8274 patients with 34,021 visits were included. Monthly visits increased by 15% during the pandemic (p < 0.0001). New consultations decreased by 10% (p = 0.0053) but follow-up visits increased by 21% (p < 0.0001). Monthly heart failure visits increased by 43% (p < 0.0001) whereas atrial fibrillation visits decreased. Pre- pandemic, < 1% of visits were virtual compared to 82% during the pandemic (p < 0.0001). Less than half of heart failure visits were virtual whereas > 95% of diabetes visits were virtual. CONCLUSIONS: We found a significant increase in overall visits to internal medicine clinics driven by increased volumes of follow-up visits, which more than offset decreased new consultations. There was variability in visit trends and uptake of virtual care by visit diagnosis, which may indicate challenges with delivery of virtual care for certain conditions.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».