Trends in Major Adverse Cardiac Events and Healthcare Resource Utilization During the COVID-19 Pandemic in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) is a leading cause of morbidity and mortality in Canada. The COVID-19 pandemic altered the usual care of ambulatory and acute cardiac patients. This study aimed to describe ASCVD-related clinical outcomes and healthcare resource utilization (HCRU) patterns during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic in Alberta, Canada, relative to the three preceding years. Methods: A repeated cross-sectional study design was conducted over three-month periods using administrative health data between March 15, 2017, and March 14, 2021. ASCVD-related clinical outcomes included major adverse cardiovascular events (MACE) endpoints. HCRU was assessed through general practitioner and other healthcare professional visits (including telehealth claims) for ASCVD events, emergency department visits, ASCVD diagnostic imaging tests, laboratory tests, and hospital length of stay. Results: Relative to the control year period (March to June 2019) ASCVD-related events (i.e., hospitalizations, emergency department (ED) visits and physician office visits) declined by 23% during the three-months COVID-19 period (March to June 2020). Acute declines were not sustained following June 2020. In contrast, in-patient mortality rates involving a primary MACE endpoint increased from March to June 2020 COVID-19 period. Conclusions: This study demonstrates the COVID-19 pandemic and corresponding public health restrictions impacted ASCVD-related care. While many clinical outcomes returned to pre-pandemic levels at the end of the observation period, our results suggest that patients' HCRU declined, which could lead to further CV events and mortality. Understanding the impact of COVID-19 restrictions on ASCVD-related care may help improve healthcare resiliency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».