Association between virtual primary care and emergency department use during the first year of the COVID-19 pandemic in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Uptake of virtual care increased substantially during the first year of the COVID-19 pandemic. The aim of this study was to evaluate whether a shift from in-person to virtual visits by primary care physicians was associated with increased use of emergency departments among their enrolled patients. METHODS: We conducted an observational study of monthly virtual visits and emergency department visits from Apr. 1, 2020, to Mar. 31, 2021, using administrative data from Ontario, Canada. We used multivariable regression analysis to estimate the association between the proportion of a physician's visits that were delivered virtually and the number of emergency department visits among their enrolled patients. RESULTS: The proportion of virtual visits was higher among female, younger and urban physicians, and the number of emergency department visits was lower among patients of female and urban physicians. In an unadjusted analysis, a 1% increase in a physician's proportion of virtual visits was found to be associated with 11.0 (95% confidence interval [CI] 10.1-11.8) fewer emergency department visits per 1000 rostered patients. After controlling for covariates, we observed no statistically significant change in emergency department visits per 1% increase in the proportion of virtual visits (0.2, 95% CI -0.5 to 0.9). INTERPRETATION: We did not find evidence that patients substituted emergency department visits in the context of decreased availability of in-person care with their family physician during the first year of the COVID-19 pandemic. Future research should focus on the long-term impact of virtual care on access and quality of patient care.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».