Long-term health care use and diagnosis after hospitalization for COVID-19: a retrospective matched cohort study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».