Acute health care use among children during the first 2.5 years of the COVID-19 pandemic in Ontario, Canada: a population-based repeated cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effects of the decline in health care use at the start of the COVID-19 pandemic on the health of children are unclear. We sought to estimate changes in rates of severe and potentially preventable health outcomes among children during the pandemic. METHODS: We conducted a repeated cross-sectional study of children aged 0-17 years using linked population health administrative and disease registry data from January 2017 through August 2022 in Ontario, Canada. We compared observed rates of emergency department visits and hospital admissions during the pandemic to predicted rates based on the 3 years preceding the pandemic. We evaluated outcomes among children and neonates overall, among children with chronic health conditions and among children with specific diseases sensitive to delays in care. RESULTS: All acute care use for children decreased immediately at the onset of the pandemic, reaching its lowest rate in April 2020 for emergency department visits (adjusted relative rate [RR] 0.28, 95% confidence interval [CI] 0.28-0.29) and hospital admissions (adjusted RR 0.43, 95% CI 0.42-0.44). These decreases were sustained until September 2021 and May 2022, respectively. During the pandemic overall, rates of all-cause mortality, admissions for ambulatory care-sensitive conditions, newborn readmissions or emergency department visits or hospital admissions among children with chronic health conditions did not exceed predicted rates. However, after declining significantly between March and May 2020, new presentations of diabetes mellitus increased significantly during most of 2021 (peak adjusted RR 1.49, 95% CI 1.28-1.74 in July 2021) and much of 2022. Among these children, presentations for diabetic ketoacidosis were significantly higher than expected during the pandemic overall (adjusted RR 1.14, 95% CI 1.00-1.30). We observed similar time trends for new presentations of cancer, but we observed no excess presentations of severe cancer overall (adjusted RR 0.91, 95% CI 0.62-1.34). INTERPRETATION: In the first 30 months of the pandemic, disruptions to care were associated with important delays in new diagnoses of diabetes but not with other acute presentations of select preventable conditions or with mortality. Mitigation strategies in future pandemics or other health system disruptions should include education campaigns around important symptoms in children that require medical attention.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».