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Enregistrement W4394930477 · doi:10.1093/jbcr/irae036.184

550 The Effect of COVID-19 in Hospital Length of Stay and Patient Population Following Burn Injury

2024· article· en· W4394930477 sur OpenAlexaff
Sara Sheikh‐Oleslami, Bettina Papp, Anthony Papp

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensVancouver General HospitalDouglas CollegeUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Burn injuryEmergency medicinePopulation2019-20 coronavirus outbreakBurn unitsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Intensive care medicineSurgeryInternal medicineVirologyOutbreakEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Myriad medical services were complicated by the COVID-19 pandemic. Acute burn care is heavily resource dependent, and thus was greatly impacted by lack of specialized personnel, supplies, and other resources which grew scarce with the onset of COVID-19. The primary objective of this study was to examine the relationship between COVID-19 and the length of stay (LOS) in hospital following burn injury as prolonged hospital admission increases opportunity for hospital-related complications and has implications on both the individual and community level. Further, it has been shown that homeless patients are hospitalized longer than housed patients due to lack of respite care and resources post-discharge. As such, the secondary objective of this study was to see how COVID-19 affected the homeless burn population and its possible contribution to LOS. Methods Single-centre, retrospective cohort study using data from the Burn Registry and medical chart review with inclusion of all adult burn patients admitted to a quaternary provincial burn unit from April 1, 2016, to March 31, 2023. Patients admitted prior to April 1, 2020, were considered the pre-COVID cohort. Variables of interest included demographic characteristics as well as LOS. Homelessness was defined as lack of fixed address. We compared variables of interest by LOS. Results 498 patients met inclusion criteria. Of these, 301 fell into the pre-COVID and 197 into the COVID cohorts. The mean age (years) and TBSA (%) (standard deviation, [SD]) were 48 (17) and 12 (13) in the pre-COVID cohort and 47 (15) and 14 (16) in the COVID cohort. Males comprised 75.4% and 75.6% of the pre-COVID and COVID cohorts, respectively. Only 9.3% and 14.2% of patients suffered inhalational injuries in the pre-COVID and COVID cohorts, respectively. Overall, there was no significant differences in LOS between cohorts, with COVID cohort patients staying in hospital for 22 (24) days compared to 20 (29) days in the pre-COVID cohort. However, a 169% increase in homeless patients was seen during COVID, with 16% (49/301) of admitted patients being homeless pre-COVID compared to 27% (53/197) during COVID. Conclusions COVID-19 pandemic did not affect the LOS in burn patients, but the results suggest that homeless patients were disproportionately affected by the pandemic. Applicability of Research to Practice This is important as prolonged hospital stays have serious implications for the patient and the healthcare systematic as a whole.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,374 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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