Impact of COVID-19 on hospital visits for non-traumatic dental conditions in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND RATIONALE: As general health care is publicly funded in Canada and oral health care is not, many people seek care from hospitals for their dental problems. This study assessed if the unprecedented times of Coronavirus disease (COVID-19) affected the hospital visits for dental emergencies, making disadvantaged populations further vulnerable for attendance of their dental problems. METHODS: Data from IntelliHealth Ontario for emergency department (ED) visits, day surgery visits, and hospitalizations associated with non-traumatic dental conditions (NTDCs) were retrieved for years 2016 to 2020 to assess trends before COVID-19 and changes, if any, for the year 2020. Trends by month, for the years 2019 and 2020, to make straight comparisons and understand the effects of lockdown in Ontario, was also analyzed. RESULTS: In the year 2020, there was a reduction of 40% in day surgeries, 21% in ED visits and 8% in hospitalizations compared to 2019. Stratified by month, largest reductions were observed in April 2020: 96% in day surgeries; 50% in ED visits; and 38% reductions in hospitalizations when compared to the same month of 2019. In May 2020, day surgeries and ED visits though remained reduced, hospitalization rates increased by 31%. CONCLUSION: Hospital EDs are inefficient avenues for handling dental emergencies. Nevertheless, they do remain a care setting that is sought by many for dental problems, and if the need for hospitalization and day surgery is there, this care setting is an important avenue for dentally related medical care. Perhaps unsurprisingly, COVID-19 has lessened the opportunity and capacity for such care. PRACTICAL IMPLICATIONS: Administrators and policy makers can utilize this information to strategize on augmenting community infrastructure for building more effective, and cost-efficient avenues of care for timely management of dental problems.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».