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Enregistrement W4319989868 · doi:10.1370/afm.21.s1.4275

The Impact of the COVID-19 Pandemic on the Frequency of Primary Care Visits for Substance Use in Ontario, Canada

2023· article· en· W4319989868 sur OpenAlexaboutno aff
Colin Siu, Ellen Stephenson, Chelsea D. Christie, Karen Tu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicMedicineContext (archaeology)PopulationAnxietyLogistic regressionFamily medicineCohortDemographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthPsychiatryDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: The COVID-19 pandemic has led to increased stress and anxiety as well as maladaptive coping strategies including substance use. Objective: This study aims to assess the impact of the COVID-19 pandemic on the frequency of primary care visits for substance use including tobacco, alcohol, and other drug use among primary care patients in Ontario, Canada. Study Design and Analysis: We conducted a longitudinal cohort study of family medicine patients from March 14, 2019, to March 13, 2021. We used generalized linear models to compare the frequency of substance-use related fee and diagnostic codes pre-pandemic and during the pandemic. Logistic regression was used to model the binary outcome of whether a substance-use related visit took place in either period. Setting or Dataset: Patient data was obtained from the University of Toronto Practice-Based Research Network (UTOPIAN) database with over four hundred contributing family physicians. Population Studied: The study population included 234,730 and 240,044 adult family medicine outpatients in the pre-pandemic and pandemic periods, respectively. Intervention/Instrument: The study looked at the impact of the COVID-19 pandemic on the frequency of visits for substance use; March 14-2019-March 13, 2020 was defined as the pre-pandemic period while March 14, 2020-March 13, 2021 was defined as the pandemic period. Outcome Measures: We used two types of measures to identify patients presenting to family physicians with a substance use-related issue: (1) Ontario Health Insurance Plan (OHIP) service fee codes for primary care visits related to substance use and (2) OHIP diagnostic codes for primary care visits related to substance use. Results: Relative to the pre-pandemic period, there were decreases during the pandemic in the proportion of patients who had a primary care visit for tobacco-use related reasons from 1411 to 419 per 100,000 patients, and alcohol-use related reasons from 314 to 274 per 100,000 patients. However, the proportion of patients having a primary care visit for other drug-use related reasons increased from 618 to 717 per 100,000 patients. Conclusions: Substance-use related primary care visits were found to have decreased in the first year of the COVID-19 pandemic relative to the year before. Our results, interpreted in a context of increased substance use prevalence during the COVID-19 pandemic, likely represent an unmet need for patients with substance use disorders during the pandemic.

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)0,006
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2023
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