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Enregistrement W4322722385 · doi:10.1016/s2666-7568(23)00018-1

Nursing home crowding and its association with outbreak-associated respiratory infection in Ontario, Canada before the COVID-19 pandemic (2014–19): a retrospective cohort study

2023· article· en· W4322722385 sur OpenAlexaffabout
Pamela Leece, Michael Whelan, Andrew P. Costa, Nick Daneman, Jennie Johnstone, Allison McGeer, Paula A. Rochon, Kevin L. Schwartz, Kevin A. Brown

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Healthy Longevity · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensSinai Health SystemSunnybrook Health Science CentreSunnybrook HospitalWomen's College HospitalMcMaster UniversityPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOutbreakIncidence (geometry)Retrospective cohort studyCrowdingCohortCohort studyEmergency medicineGerontologyEnvironmental healthInternal medicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Studies conducted during the COVID-19 pandemic have shown that crowding in nursing homes is associated with high incidence of SARS-CoV-2 infections, but this effect has not been shown for other respiratory pathogens. We aimed to measure the association between crowding in nursing homes and outbreak-associated respiratory infection incidence and related mortality before the COVID-19 pandemic. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of nursing homes in Ontario, Canada. We identified, characterised, and selected nursing homes through the Ontario Ministry of Long-Term Care datasets. Nursing homes that were not funded by the Ontario Ministry of Long-Term Care and homes that closed before January, 2020 were excluded. Outcomes consisting of respiratory infection outbreaks were obtained from the Integrated Public Health Information System of Ontario. The crowding index equalled the mean number of residents per bedroom and bathroom. The primary outcomes were the incidence of outbreak-associated infections and mortality per 100 nursing home residents per year. We examined the incidence of infections and deaths as a function of the crowding index by use of negative binomial regression with adjustment for three home characteristics (ie, ownership, number of beds, and region) and nine mean resident characteristics (ie, age, female sex, dementia, diabetes, chronic heart failure, renal failure, cancer, chronic obstructive pulmonary disease, and activities of daily living score). FINDINGS: Between Sept 1, 2014, and Aug 31, 2019, 5107 respiratory infection outbreaks in 588 nursing homes were recorded, of which 4921 (96·4%), involving 64 829 cases of respiratory infection and 1969 deaths, were included in this analysis. Nursing homes with a high crowding index had higher incidences of respiratory infection (26·4% vs 13·8%; adjusted rate ratio per one resident per room increase in crowding 1·89 [95% CI 1·64-2·17]) and mortality (0·8% vs 0·4%; 2·34 [1·88-2·92]) than did homes with a low crowding index. INTERPRETATION: Respiratory infection and mortality rates were higher in nursing homes with high crowding index than in homes with low crowding index, and the association was consistent across various respiratory pathogens. Decreasing crowding is an important safety target beyond the COVID-19 pandemic to help to promote resident wellbeing and decrease the transmission of prevalent respiratory pathogens. FUNDING: None.

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)0,002
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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