Single- versus shared-occupancy bedrooms in long-term care homes during the COVID-19 pandemic: A regional cohort study of 355 facilities in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Long-term care homes (LTCHs) around the world have been severely impacted by COVID-19 outbreaks with exceptionally high case loads and fatalities relative to the general public. A growing body of researchers, policy makers, and advocates have raised concern that the design and operation of these specialized 24-hour eldercare facilities may be partly responsible for risk of infection from transmissible diseases. While by no means the only factor in healthcare associated infections (HAIs), bedroom occupancy has been suggested as a potential determinant due to the disparities of exposure in shared bedrooms with two or more residents when compared to the isolation provided by single-occupancy bedrooms. This cohort study examines the role of bedroom occupancy on resident attack rates (RAR) in LTCHs in British Columbia (BC), Canada, by linking public health data from the BC Centre for Disease Control (BCCDC) and administrative survey data from the BC Office of the Seniors Advocate (BCOSA). During the observation period which extended from March 5, 2020–February 9, 2022 (707 days), 333 outbreaks were reported at 200 of the 355 BCLTCHs (56.3%). A total of 2,519 staff cases, 4,367 resident cases, and 960 resident deaths were reported (22.0% case fatality rate). Correlation analyses show that single-occupancy bedrooms had a weak, inverse correlation with COVID-19 infections among residents, whereas number of staff cases and highest RAR of any encountered outbreak were strongly correlated with resident infections. Counter to the perception that LTCH residents of shared bedrooms were at far greater risk, these observations suggest the bedroom occupancy was a minor factor contributing to the spread of COVID-19 in BCLTCHs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».