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Enregistrement W4293243840 · doi:10.23889/ijpds.v7i3.2083

Evidence from an Applied Health Research Question (AHRQ): Health care utilization of publicly funded rehab services for patients post COVID-19 diagnosis.

2022· article· en· W4293243840 sur OpenAlexaboutno aff
Haley Golding, Katie Churchill, Charissa Levy, Diana An, Ruth Hall, Lesley Plumptre

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRehabilitationCohortAcute careHealth careCohort studyResidenceComorbidityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Emergency medicineFamily medicinePhysical therapyDemographyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectivesThe Rehabilitative Care Alliance issued an Applied Health Research Question request to collect information regarding healthcare and rehabilitation use among COVID-19 positive individuals. The objective of this project is to determine the association between length of stay (LOS) in acute care and the number of rehabilitation services used post COVID-19 diagnosis.
 ApproachHospital and rehabilitation service use was identified among individuals diagnosed with COVID-19, using administrative health data. Admission into acute care within 30 days post COVID-19 diagnosis was recorded. Use of inpatient, physiatry and home-care rehabilitative services were collected until March 31st 2021. Outpatient rehabilitation reporting is not mandatory and was not included. Marginalization was evaluated using the Ontario Marginalization Index factor scores. The association between LOS in acute care and number of rehabilitation categories used was assessed using a negative binomial model, stratified by with or without a stay in the ICU and controlling for age, sex, comorbidities and long-term care residence.
 ResultsOf 181,139 individuals diagnosed with COVID-19 prior to December 31st 2020, 5% were hospitalized. Of those hospitalized 2.3% then entered rehabilitation compared to 0.06% who were not hospitalized post COVID-19 infection. Rehabilitation users had higher residential instability (mean=0.45 vs -0.01 in the overall cohort), dependency (mean=-0.02 vs -0.27) and material deprivation (mean=0.37 vs 0.19) but similar ethnic diversity (mean=0.87 vs 0.90) compared to the full cohort. LOS in acute care was associated with a 3.3% increased risk of using additional rehabilitation services for individuals without a stay in the ICU (RR 1.033, 95% CI: 1.011 to 1.055; p=0.0036), and a 3.7% increased risk for individuals with a stay in the ICU (RR 1.037, 95% CI: 1.025 to 1.048; p<.0001).
 ConclusionsPost COVID-19 diagnosis, a larger proportion of rehabilitation service users were hospitalized compared to all COVID-19+ individuals. Additionally, LOS in acute care was associated with the use of more rehabilitation care categories following a COVID-19 diagnosis, and the association was stronger for more severe cases requiring an ICU stay.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,227
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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