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Enregistrement W4315928280 · doi:10.1371/journal.pone.0280362

Healthcare utilization in Canadian children and young adults with asthma during the COVID-19 pandemic

2023· article· en· W4315928280 sur OpenAlexafffundabout
Teresa To, Kimball Zhang, Emilie Terebessy, Jingqin Zhu, Christopher Licskai

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensWestern UniversityVictoria HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstitute for Clinical Evaluative SciencesCancer Care Ontario
Mots-clésMedicineAsthmaPandemicMedical prescriptionEmergency departmentPopulationRate ratioConfoundingConfidence intervalHealth carePediatricsYoung adultEmergency medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthInternal medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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