The impact of the COVID-19 pandemic on transfers between long-term care and emergency departments across Alberta
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term care (LTC) was overwhelmingly impacted by COVID-19 and unnecessary transfer to emergency departments (ED) can have negative health outcomes. This study aimed to explore how the COVID-19 pandemic impacted LTC to ED transfers and hospitalizations, utilization of community paramedics and facilitated conversations between LTC and ED physicians during the first four waves of the pandemic in Alberta, Canada. METHODS: In this retrospective population-based study, administrative databases were linked to identify episodes of care for LTC residents who resided in facilities in Alberta, Canada. This study included data from January 1, 2018 to December 31, 2021 to capture outcomes prior to the onset of the pandemic and across the first four waves. Individuals were included if they visited an emergency department, received care from a community paramedic or whose care involved a facilitated conversation between LTC and ED physicians during this time period. RESULTS: Transfers to ED and hospitalizations from LTC have been gradually declining since 2018 with a sharp decline seen during wave 1 of the pandemic that was greatest in the lowest-priority triage classification (CTAS 5). Community paramedic visits were highest during the first two waves of the pandemic before declining in subsequent waves; facilitated calls between LTC and ED physicians increased during the waves. CONCLUSIONS: There was a reduction in number of transfers from LTC to EDs and in hospitalizations during the first four waves of the pandemic. This was supported by increased conversations between LTC and ED physicians, but was not associated with increased community paramedic visits. Additional work is needed to explore how programs such as community paramedics and facilitated conversations between LTC and ED providers can help to reduce unnecessary transfers to hospital.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».