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Enregistrement W4385831114 · doi:10.9778/cmajo.20220002

Long-term health care use and diagnosis after hospitalization for COVID-19: a retrospective matched cohort study

2023· article· en· W4385831114 sur OpenAlexaffvenueabout
TKT Lo, Andrew MacMillan, Gavin Y. Oudit, Hussain Usman, Jason Cabaj, Judy MacDonald, Vineet Saini, Khokan C. Sikdar

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalRetrospective cohort studyIntensive care unitEmergency medicineMedical diagnosisHealth careEmergency departmentCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intensive careCohort studyCohortComorbidityPediatricsDiseaseInternal medicineIntensive care medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Knowledge pertaining to the health and health care utilization of patients after recovery from acute COVID-19 is limited. We sought to assess the frequency of new diagnoses of disease and health care use after hospitalization with COVID-19. METHODS: We included all patients hospitalized with COVID-19 in Alberta between Mar. 5 and Dec. 31, 2020. Additionally, 2 matched controls (SARS-CoV-2 negative) per case were included and followed up until Apr. 30, 2021. New diagnoses and health care use were identified from linked administrative health data. Repeated measures were made for the periods 1-30 days, 31-60 days, 61-90 days, 91-180 days, and 180 and more days from the index date. We used multivariable regression analysis to evaluate the association of COVID-19-related hospitalization with the number of physician visits during follow-up. RESULTS: The study sample included 3397 cases and 6658 controls. Within the first 30 days of follow-up, the case group had 37.12% (95% confidence interval [CI] 35.44% to 38.80%) more patients with physician visits, 11.12% (95% CI 9.77% to 12.46%) more patients with emergency department visits and 2.92% (95% CI 2.08% to 3.76%) more patients with hospital admissions than the control group. New diagnoses involving multiple organ systems were more common in the case group. Regression results indicated that recovering from COVID-19-related hospitalization, admission to an intensive care unit, older age, greater number of comorbidities and more prior health care use were associated with increased physician visits. INTERPRETATION: Patients recovered from the acute phase of COVID-19 continued to have greater health care use up to 6 months after hospital discharge. Research is required to further explore the effect of post-COVID-19 conditions, pre-existing health conditions and health-seeking behaviours on health care use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,347 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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