Comorbidities, symptoms and end-of-life medication use in hospitalised decedents before and during the COVID-19 pandemic: a retrospective regional cohort study in Ottawa, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare comorbidities, symptoms and end-of-life (EoL) palliative medication (antisecretories, opioids, antipsychotics and sedatives) use among decedents before and during the COVID-19 pandemic. DESIGN: In a retrospective cohort study, decedent records in three acute care hospitals were abstracted, generating a prepandemic (November 2019-February 2020) group (pre-COVID) and two intrapandemic (March-August 2020, wave 1) groups, one without (COVID-ve) and one with COVID-19 infection (COVID+ve). Control group decedents were matched 2:1 on age, sex and care service (medicine/intensive care unit (ICU)) with COVID+ve decedents. SETTING: Three regional acute care teaching hospitals in Ottawa, Canada PARTICIPANTS: Decedents (N=425): COVID+ve (n=85), COVID-ve (n=170) and pre-COVID (n=170). MAIN OUTCOME MEASURES: Data were abstracted regarding demographics, admission comorbidities and symptoms, and EoL medication use; opioid doses were standardised to parenteral morphine equivalent daily dose (MEDD), and the predictors of upper quartile MEDD in the last 24 hours of life were examined in multivariable logistic regression with adjusted ORs (aORs) and 95% CIs. RESULTS: The prevalence of dementia (41% vs 28% and 26%, p=0.03), breathlessness (63.5% vs 42% and 47%, p<0.01), cough (40% vs 27% and 19%, p<0.01) and fever (54% vs 9% and 13.5%) was higher in COVID+ve versus pre-COVID and COVID-ve groups, respectively. The median (IQR) of MEDD over the last 72 hours of life was 16.7 (9-36.5) vs 13.5 (5.7-21.8) and 10.5 (5.3-23.8) for COVID+ve versus pre-COVID and COVID-ve groups, respectively, (p=0.007). Male sex, COVID+ve grouping, ICU death and high-flow nasal cannula use predicted upper quartile MEDD dose, aORs (95% CIs): 1.84 (1.05 to 3.22), 2.62 (1.29 to 5.3), 5.14 (2.47 to 10.7) and 1.93 (1.05 to 3.52), respectively. COVID+ve group decedents used highest lorazepam and propofol doses. CONCLUSIONS: COVID-19 decedents, particularly those in ICU, required higher EoL opioid and sedating medication doses than matched prepandemic or intrapandemic controls. These findings should inform and guide clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».