The effect of the COVID-19 pandemic on pediatric asthma-related emergency department visits and hospital admissions in Montréal, Quebec: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Asthma is a chronic respiratory condition that affects 10% of Canadian children and is often exacerbated by viral respiratory infections, prompting concerns about the severity of SARS-CoV-2 disease in children with asthma. We compared sociodemographic and clinical characteristics of children presenting to the emergency department and the incidence of these visits, before and during the pandemic. <h3>Methods:</h3> We included children aged 0 to 17 years presenting with asthma to 2 tertiary pediatric emergency departments in Montréal, Quebec, between the prepandemic (Jan. 1, 2017, to Mar. 31, 2020) and pandemic (Apr. 1, 2020, to June 30, 2021) periods. We compared the number of emergency department visits and hospital admissions with an interrupted time series analysis and compared the sociodemographic characteristics based on the Canadian Index of Multiple Deprivation (CIMD) and clinical characteristics (including triage level, intensive care admissions, etc.) with Mann–Whitney and χ<sup>2</sup> tests. <h3>Results:</h3> We examined 22 746 asthma-related emergency department visits. During the pandemic, a greater proportion of patients presented a triage level 1 or 2 (19.3% v. 14.7%) and were admitted to the intensive care unit (2.5% v. 1.3%). The patients’ CIMD quintile distributions did not differ between the 2 periods. We found a 47% decrease (relative risk [RR] 0.53, 95% confidence interval [CI] 0.37 to 0.76) in emergency department visits and a 49% decrease (RR 0.51, 95% CI 0.34 to 0.76) in hospital admissions during the pandemic. <h3>Interpretation:</h3> The decrease in asthma-related emergency department visits was observed through the third wave of the pandemic, but children presented with a higher acuity and with no identified sociodemographic changes. Future studies are required to understand individual behaviours that may have led to the increased acuity at presentation observed in this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».