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Enregistrement W4365445813 · doi:10.1136/bmjopen-2021-059849

Secondary impacts of the COVID-19 pandemic at a tertiary children’s hospital in Canada: a mixed-methods study

2023· article· en· W4365445813 sur OpenAlexafffundabout
Catherine Diskin, Julia Orkin, Blossom Dharmaraj, Tanvi Agarwal, Arpita Parmar, Kelly McNaughton, Eyal Cohen, Alia Sunderji, David Faraoni, Annie Fecteau, Jason Fischer, Jason T. Maynes, Sanjay Mahant, Jeremy Friedman

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensSickKids FoundationInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésMedicinePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Public healthEpidemiologyCoronavirus InfectionsFamily medicineBetacoronavirusPediatricsVirologyNursingOutbreakInfectious disease (medical specialty)PathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Decisions to pause all non-essential paediatric hospital activities during the initial phase of the COVID-19 pandemic may have led to significant delays, deferrals and disruptions in medical care. This study explores clinical cases where the care of children was perceived by hospital clinicians to have been negatively impacted because of the changes in healthcare delivery attributing to the restrictions placed resulting from the COVID-19 pandemic. DESIGN AND SETTING: This study used a mixed-methods approach using the following: (1) a quantitative analysis of overall descriptive hospital activity between May and August 2020, and utilisation of data during the study period was performed, and (2) a qualitative multiple-case study design with descriptive thematic analysis of clinician-reported consequences of the COVID-19 pandemic on care provided at a tertiary children's hospital. RESULTS: Hospital-level utilisation and activity patterns revealed a substantial change to hospital activity including an initial reduction in emergency department attendance by 38% and an increase in ambulatory virtual care from 4% before COVID-19 to 67% between May and August 2020. Two hundred and twelve clinicians reported a total of 116 unique cases. Themes including (1) timeliness of care, (2) disruption of patient-centred care, (3) new pressures in the provision of safe and efficient care and (4) inequity in the experience of the COVID-19 pandemic emerged, each impacting patients, their families and healthcare providers. CONCLUSION: Being aware of the breadth of the impact of the COVID-19 pandemic across all of the identified themes is important to enable the delivery of timely, safe, high-quality, family-centred paediatric care moving forward.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,392 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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