Healthcare utilization in Canadian children and young adults with asthma during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Literature is limited regarding the COVID-19 pandemic's impact on health services use in younger Canadian populations with asthma. We utilized health administrative databases from January 2019-December 2021 for a population-based cross-sectional study to identify Ontario residents 0-25 years old with physician-diagnosed asthma and calculate rates of healthcare use. Multivariable negative binomial regression analysis was used to adjust for confounders. We included 716,690 children and young adults ≤25 years. There was a sharp increase of ICS and SABA prescription rates at the start of the pandemic (March 2020) of 61.7% and 54.6%, respectively. Monthly virtual physician visit rates increased from zero to 0.23 per 100 asthma population during the pandemic. After adjusting for potential confounders, rate ratios (RR) with 95% confidence intervals (CI) showed that the pandemic was associated with significant decrease in hospital admissions (RR = 0.21, 95% CI: 0.18-0.24), emergency department visits (RR = 0.35, 95% CI: 0.34-0.37), and physician visits (RR = 0.61, 95% CI: 0.60-0.61). ICS and SABA prescriptions filled also significantly decreased during the pandemic (RR = 0.58, 95% CI: 0.57-0.60 and RR = 0.47, 95% CI: 0.46-0.48, respectively). This Canadian population-based asthma study demonstrated a dramatic decline in physician and emergency department visits, hospitalizations, and medication prescriptions filled during the COVID-19 pandemic. An extensive evaluation of the factors contributing to an 80% reduction in the risk of hospitalization may inform post-pandemic asthma management.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».