The impact of the COVID-19 pandemic on the rate of primary care visits for substance use among patients in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has led to an increase in the prevalence of substance use presentations. This study aims to assess the impact of the COVID-19 pandemic on the rate of primary care visits for substance use including tobacco, alcohol, and other drug use among primary care patients in Ontario, Canada. Diagnostic and service fee code data were collected from a longitudinal cohort of family medicine patients during pre-pandemic (March 14, 2019-March 13, 2020) and pandemic periods (March 14, 2020-March 13, 2021). Generalized linear models were used to compare the rate of substance-use related visits pre-pandemic and during the pandemic. The effects of demographic characteristics including age, sex, and income quintile were also assessed. Relative to the pre-pandemic period, patients were less likely to have a primary care visit during the pandemic for tobacco-use related reasons (OR = 0.288, 95% CI [0.270-0.308]), and for alcohol-use related reasons (OR = 0.851, 95% CI [0.780-0.929]). In contrast, patients were more likely to have a primary care visit for other drug-use related reasons (OR = 1.150, 95% CI [1.080-1.225]). In the face of a known increase in substance use during the COVID-19 pandemic, a decrease in substance use-related primary care visits likely represents an unmet need for this patient population. This study highlights the importance of continued research in the field of substance use, especially in periods of heightened vulnerability such as during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».