Examining the effect of the COVID-19 pandemic on community virus prevalence and healthcare utilisation reveals that peaks in asthma, COPD and respiratory tract infection occur with the re-emergence of rhino/enterovirus
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Airway disease exacerbations are cyclical related to respiratory virus prevalence. The COVID-19 pandemic has been associated with reduced exacerbations possibly related to public health measures and their impact on non-COVID-19 respiratory viruses. We aimed to investigate the prevalence of non-COVID-19 respiratory viruses during the pandemic compared with prior in Ontario, Canada and healthcare utilisation related to asthma, chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and respiratory tract infection. METHODS: This is a population-based retrospective analysis of respiratory virus tests, emergency department (ED) visits and hospitalisations between 2015 and 2021 in Ontario. Weekly virus testing data were used to estimate viral prevalence for all non-COVID-19 respiratory viruses. We plotted the %positivity and observed and expected counts of each virus to visualise the impact of the pandemic. We used Poisson and binomial logistic regression models to estimate the change in %positivity, count of positive viral cases and count of healthcare utilisation during the pandemic. RESULTS: The prevalence of all non-COVID-19 respiratory viruses decreased dramatically during the pandemic compared with prior. Comparing periods, the incidence rate ratio (IRR) for positive cases corresponded to a >90% reduction for non-COVID-19 respiratory viruses except adenovirus and rhino/enterovirus. Asthma-related ED visits and hospital admissions fell by 57% (IRR 0.43 (95% CI 0.37 to 0.48)) and 61% (IRR 0.39 (95% CI 0.33 to 0.46)). COPD-related ED visits and admissions fell by 63% (IRR 0.37 (95% CI 0.30 to 0.45)) and 45% (IRR 0.55 (95% CI 0.48 to 0.62)). Respiratory tract infection ED visits and admissions fell by 85% (IRR 0.15 (95% CI 0.10 to 0.22)), and 85% (IRR 0.15 (95% CI 0.09 to 0.24)). Rather than the usual peaks in disease condition, during the pandemic, healthcare utilisation peaked in October when rhino/enterovirus peaked. CONCLUSIONS: The prevalence of nearly all non-COVID-19 respiratory viruses decreased during the pandemic and was associated with marked reductions in ED visits and hospitalisations. The re-emergence of rhino/enterovirus was associated with increased healthcare utilisation.
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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 | 0,006 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».