The impact of the COVID‐19 pandemic on longitudinal trends of surgical mortality and inpatient quality of care in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Previous studies have shown the COVID-19 pandemic was associated with reductions in volume across a spectrum of non-SARS-CoV-2 hospitalizations. In the present study, we examine the impact of the pandemic on patient safety and quality of care. DESIGN: This is a retrospective population-based study of discharge abstracts. METHODS: We applied a set of nationally validated indicators for measuring the quality of inpatient care to hospitalizations in Ontario, Canada between January 2010 and December 2022. We measured 90-day mortality after selected types of higher risk admissions (such as cancer surgery and cardiovascular emergency) and the rate of patient harm events (such as delirium, pressure injuries and hospital-acquired infections) occurring during the hospital stay. RESULTS: A total 13,876,377 hospitalization episodes were captured. Compared with the pre-pandemic period, and independent of SARS-CoV-2 infection, the pandemic period was associated with higher rates of mortality after bladder cancer resection (adjusted risk ratio [aRR] 1.20 (1.07-1.34)) and open repair for abdominal aortic aneurysm (aRR 1.45 (1.06-1.99)). The pandemic was also associated with higher rates of delirium (adjusted odds ratio [aOR] 1.04 (1.02-1.06)), venous thromboembolism (aOR 1.10 (1.06-1.13)), pressure injuries (aOR 1.28 (1.24-1.33)), aspiration pneumonitis (aOR 1.15 (1.12-1.18)), urinary tract infections (aOR 1.02 (1.01-1.04)), Clostridiodes difficile infection (aOR 1.05 (1.02-1.09)), pneumothorax (aOR 1.08 (1.03-1.13)), and use of restraints (aOR 1.12 (1.10-1.14)), but was associated with lower rates of viral gastroenteritis (aOR 0.22 (0.18-0.28)). During the pandemic, SARS-CoV-2-positive admissions were associated with a higher likelihood of various harm events. CONCLUSION: The COVID-19 pandemic was associated with higher rates of patient harm for a wide range of non-SARS-CoV-2 inpatient populations. IMPACT: Understanding which quality measures are improving or deteriorating can help health systems prioritize quality improvement initiatives. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: No patient or public contribution.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».