Burden of COVID-19 pandemic on tuberculosis hospitalisation patterns at a tertiary care hospital in Rajasthan, India: a retrospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to investigate the burden of the COVID-19 pandemic on tuberculosis (TB) trends, patient demographics, disease types and hospitalisation duration within the Respiratory Medicine Department over three distinct phases: pre-COVID-19, COVID-19 and post-COVID-19. DESIGN: Retrospective analysis using electronic medical records of patients with TB admitted between June 2018 and June 2023 was done to explore the impact of COVID-19 on patients with TB. The study employed a meticulous segmentation into pre-COVID-19, COVID-19 and post-COVID-19 eras. SETTING: National Institute of Medical Science Hospital in Jaipur, Rajasthan, India. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Primary outcome includes patients admitted to the Respiratory Medicine Department of the hospital and secondary outcome involves the duration of hospital stay. RESULTS: The study encompassed 1845 subjects across the three eras, revealing a reduction in TB incidence during the post-COVID-19 era compared with the pre-COVID-19 period (p<0.01). Substantial demographic shifts were observed, with 5.2% decline in TB incidence among males in the post-COVID-19 era (n=529) compared with the pre-COVID-19 era (n=606). Despite the decrease, overall TB incidence remained significantly higher in males (n=1460) than females (n=385), with consistently elevated rates in rural (65.8%) as compared with the urban areas (34.2%). Extended hospital stays were noted in the post-COVID-19 era compared with the pre-COVID-19 era (p<0.01). CONCLUSION: The study underscores the influence of the COVID-19 pandemic on the TB landscape and hospitalisation dynamics. Notably, patient burden of TB declined during the COVID-19 era, with a decline in the post-COVID-19 era compared with the pre-COVID-19 era. Prolonged hospitalisation in the post-COVID-19 period indicates the need for adaptive healthcare strategies and the formulation of public health policies in a post-pandemic context. These findings contribute to a comprehensive understanding of the evolving TB scenario, emphasising the necessity for tailored healthcare approaches in the aftermath of a global health crisis.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».