Impact of COVID-19 on primary care contacts with children and young people in England: longitudinal trends study 2015–2020
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The NHS response to COVID-19 altered provision and access to primary care. AIM: To examine the impact of COVID-19 on GP contacts with children and young people (CYP) in England. DESIGN AND SETTING: A longitudinal trends analysis was undertaken using electronic health records from the Clinical Practice Research Datalink (CPRD) Aurum database. METHOD: All CYP aged <25 years registered with a GP in the CPRD Aurum database were included. The number of total, remote, and face-to-face contacts during the first UK lockdown (March to June 2020) were compared with the mean contacts for comparable weeks from 2015 to 2019. RESULTS: In total, 47 607 765 GP contacts with 4 307 120 CYP were included. GP contacts fell 41% during the first lockdown compared with previous years. Children aged 1-14 years had greater falls in total contacts (≥50%) compared with infants and those aged 15-24 years. Face-to-face contacts fell by 88%, with the greatest falls occurring among children aged 1-14 years (>90%). Remote contacts more than doubled, increasing most in infants (over 2.5-fold). Total contacts for respiratory illnesses fell by 74% whereas contacts for common non-transmissible conditions shifted largely to remote contacts, mitigating the total fall (31%). CONCLUSION: During the COVID-19 pandemic, CYP's contact with GPs fell, particularly for face-to-face assessments. This may be explained by a lower incidence of respiratory illnesses because of fewer social contacts and changing health-seeking behaviour. The large shift to remote contacts mitigated total falls in contacts for some age groups and for common non-transmissible conditions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».