An Interrupted Time-Series Analysis of the Impact of COVID-19 on Hospitalizations for Vascular Events in 3 Canadian Provinces
Notice bibliographique
Résumé
Background COVID-19 infection is associated with a pro-coagulable state, thrombosis, and cardiovascular events. However, its impact on population-based rates of vascular events is less understood. We studied temporal trends in hospitalizations for stroke and myocardial infarction in three Canadian provinces (Alberta, Ontario, Nova Scotia) between 2014-2022. Methods Linked administrative data from each province were used to identify admissions for ischemic stroke, intracerebral hemorrhage, cerebral venous thrombosis, or myocardial infarction. Event rates/100,000/quarter, standardized to the 2016 Canadian population, were calculated. We assessed changes from quarterly rates pre-pandemic (2014-2020) compared to the pandemic period (2020-2022) using interrupted time series analysis with a jump discontinuity at pandemic onset. Age group and sex-stratified analyses were also performed. Results We identified 162,497 strokes and 243,182 myocardial infarctions. At pandemic onset there was no significant step change in strokes/100,000/quarter observed in any of the three provinces. During the pandemic, stroke rates were stable in Alberta and Ontario but increased in Nova Scotia (0.44/100,000/quarter, p-value 0.004). At pandemic onset, there was a significant step decrease in myocardial infarctions/100,000/quarter in Alberta (4.72, p-value <0.001) and Ontario (4.84, p-value <0.001), but not in Nova Scotia. During the pandemic, myocardial infarctions/100,000/quarter decreased in Alberta (-0.34, p-value 0.01) but remained stable in Ontario and Nova Scotia. No consistent patterns by age group or sex were noted. Conclusions Hospitalization rates for stroke or myocardial infarction across three Canadian provinces did not substantially increase during the first two years of the pandemic. Continued surveillance is warranted as the virus becomes endemic.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».