Are Virtual Visits in Primary Care Associated with More Emergency Department Use?
Notice bibliographique
Résumé
Context: To improve access to care and continuity during the COVID-19 pandemic, family physicians increased their use of virtual care. However, there were concerns that having family physicians see fewer patients in-person was leading to an increase in emergency department (ED) use. Objective: We aimed to understand whether the use of virtual care in the primary care setting was associated with increased emergency department visits. Study Design and Analysis: Population-based study comparing the mean ED visits in Feb to Oct 2019 (pre-pandemic) with those in Feb to Oct 2021, stratified by the family physician’s percent of care delivered virtually in 2021. Setting or Dataset: Linked health administrative data in Ontario, Canada where primary care and ED visits are fully insured and free at the point-of-care for all permanent residents. Population Studied: All family physicians with billings from February to October 2021 (n=15,155) and all patients living in Ontario and attached to a family physician as of March 31, 2021 (n=14,705,864). Outcome Measures: The mean number of ED visits among patients, stratified by the percent of care delivered virtually by their attached physician. Results: Mean total ED visits decreased by 15% from 299 per 1000 people in 2019 to 254 visits per 1000 people in 2021. From February to October 2021, 9.2% (n=1,395), 28.1% (n=4,262), 17.8% (n=2,691) and 2.6% (n=400) physicians provided 0%, >60-80%, >80-<100%, and 100% of care virtually, respectively. The largest proportion of patients were seen by physicians who provided >60-80% of care virtually (31.7%, n=4,657,341). Patients whose family physicians provided 100% of visits in-person had the highest mean number of ED visits (488 per 1000), while patients whose physicians delivered >80%-<100% care virtually had the lowest volume of ED use (243 visits per 1000). Trends in ED use across physician virtual care strata were similar in 2019. Conclusions: Family physicians with a higher proportion of virtual encounters did not have higher rates of emergency department use among their patients. Differences observed in patient ED use across levels of physician virtual care provision were similar in 2019, suggesting pre-existing patterns unrelated to the expansion of virtual care during the pandemic.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».