Association between vaccination and preventive routines on COVID-19-related mortality in nursing home facilities: a population-based systematic retrospective chart review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Older and frail individuals are at high risk of dying from COVID-19, and residents in nursing homes (NHs) are overrepresented in death rates. We explored four different periods during the COVID-19 pandemic to analyze the effects of improved preventive routines and vaccinations, respectively, on mortality in NHs. Methods: We undertook a population-based systematic retrospective chart review comprising 136 NH facilities in southeast Sweden. All residents, among these facilities, who died within 30 days after a laboratory-verified COVID-19 diagnosis during four separate 92-day periods representing early pandemic (second quarter 2020), middle of the pandemic (fourth quarter 2020), early post-vaccination phase (first quarter 2021), and the following post-vaccination phase (second quarter 2021). Mortality together with electronic chart data on demographic variables, comorbidity, frailty, and cause of death was collected. Results: The number of deaths during the four periods was 104, 120, 34 and 4, respectively, with a significant reduction in the two post-vaccination periods (P < 0.001). COVID-19 was assessed as the dominant cause of death in 20 (19%), 19 (16%), 4 (12%) and 1 (3%) residents in each period (P < 0.01). The respective median age in the four studied periods varied between 87and 89 years, and three or more diagnoses besides COVID-19 were present in 70–90% of the respective periods’ study population. Considerable or severe frailty was found in all residents. Conclusions: Vaccination against COVID-19 seems associated with a reduced number of deaths in NHs. We could not demonstrate an effect on mortality merely from the protective routines that were undertaken.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».