Understanding the impact of the COVID‑19 pandemic on healthcare services for adults during three waves of COVID‑19 infections: A South African private sector experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the onset of the COVID‑19 pandemic, healthcare resources have been repurposed to focus on COVID‑19. Resource reallocation and restrictions to movement that affected general access to care may have inadvertently resulted in undue disruptions in the continuum of care for patients requiring non-COVID‑19 healthcare services. OBJECTIVES: To describe the change in pattern of health service use in the South African (SA) private sector. METHODS: We conducted a retrospective study of a nationwide cohort of privately insured individuals. An analysis of claims data was performed for non-COVID‑19 related healthcare services provided from April 2020 to December 2020 (year 1 of COVID‑19) and April 2021 to December 2021 (year 2 of COVID‑19) relative to the same period in 2019 prior to the COVID‑19 pandemic in SA. Over and above plotting the monthly trends, we tested for statistical significance of the changes using a Wilcoxon test given the non-normality of all the outcomes. RESULTS: Between April and December 2020, relative to the same period in 2021, and also relative to the same period in 2019, we found a 31.9% (p<0.01) and a 16.6% (p<0.01) reduction in emergency room visits, respectively; a 35.9% (p<0.01) and 20.5% (p<0.01) reduction in medical hospital admissions; a 27.4% (p=0.01) and 13.0% (p=0.03) reduction in surgical hospital admissions; a 14.5% (p<0.01) and 4.1% (p=0.16) reduction in face-to-face general practitioner consultations for chronic members; a 24.9% (p=0.06) and 5.2% (p=0.54) reduction in mammography for female members; a 23.4% (p=0.03) and 10.8% (p=0.09) reduction in Pap smear screenings for female members; a 16.5% (p=0.08) and 12.1% (p=0.27) reduction in colorectal cancer registrations and an 18.2% (p=0.08) and 8.9% (p=0.07) decrease in all oncology diagnoses. Uptake of telehealth services throughout the healthcare delivery system increased by 5 708% in 2020 compared with 2019, and 36.1% for 2021 compared with 2020. CONCLUSION: A significant reduction in emergency room visits, hospital admissions and utilisation of primary care services was observed since the start of the pandemic. Further research is required to understand if there are long-term consequences of delayed care. An increase in the use of digital consultations was observed. Research on their acceptability and effectiveness may open new modalities of care, which may have cost- and time-saving benefits.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».