MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386158300 · doi:10.1093/fampra/cmad089

The association between patients’ frailty status, multimorbidity, and demographic characteristics and changes in primary care for chronic conditions during the COVID-19 pandemic: a pre-post study

2023· article· en· W4386158300 sur OpenAlexaff
Shireen Fikree, Abe Hafid, J. S. Lawson, Gina Agarwal, Lauren E. Griffith, Liisa Jaakkimainen, Dee Mangin, Michelle Howard

Notice bibliographique

RevueFamily Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensImpactMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionKidney diseasePandemicChronic conditionDiseaseDiabetes mellitusOdds ratioGerontologyInternal medicineDemographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The purpose of this study was to assess the impact of SARS-COV-2 (Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2) pandemic on primary care management (frequency of monitoring activities, regular prescriptions, and test results) of older adults with common chronic conditions (diabetes, hypertension, and chronic kidney disease) and to examine whether any changes were associated with age, sex, neighbourhood income, multimorbidity, and frailty. METHODS: A research database from a sub-set of McMaster University Sentinel and Information Collaboration family practices was used to identify patients ≥65 years of age with a frailty assessment and 1 or more of the conditions. Patient demographics, chronic conditions, and chronic disease management information were retrieved. Changes from 14 months pre to 14 months since the pandemic were described and associations between patient characteristics and changes in monitoring, prescriptions, and test results were analysed using regression models. RESULTS: The mean age of the 658 patients was 75 years. While the frequency of monitoring activities and prescriptions related to chronic conditions decreased overall, there were no clear trends across sub-groups of age, sex, frailty level, neighbourhood income, or number of conditions. The mean values of disease monitoring parameters (e.g. blood pressure) did not considerably change. The only significant regression model demonstrated that when controlling for all other variables, patients with 2 chronic conditions and those with 4 or more conditions were twice as likely to have reduced numbers of eGFR (Estimated glomerular filtration rate) measures compared to those with only 1 condition ((OR (odds ratio) = 2.40, 95% CI [1.19, 4.87]); (OR = 2.19, 95% CI [1.12, 4.25]), respectively). CONCLUSION: In the first 14 months of the pandemic, the frequency of common elements of chronic condition care did not notably change overall or among higher-risk patients.

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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFamily PracticeMême sujetChronic Disease Management StrategiesTravaux en français237 207