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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».