Trends in falls among older adults before and during the COVID-19 pandemic in Ontario, Canada: A retrospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The public health measures associated with the COVID-19 pandemic may have indirectly impacted other health outcomes, such as falls among older adults. The purpose of this study was to examine trends in fall-related hospitalizations and emergency department visits among older adults before and during the COVID-19 pandemic in Ontario, Canada. METHODS: We obtained fall-related hospitalizations (N = 301,945) and emergency department visit (N = 1,150,829) data from the Canadian Institute for Health Information databases from 2015 to 2022 for adults ages 65 and older in Ontario. Fall-related injuries were obtained using International Classification of Diseases, 10th edition, Canada codes. An interrupted time series analysis was used to model the change in weekly fall-related hospitalizations and emergency department visits before (January 6, 2015-March 16, 2020) and during (March 17, 2020-December 26, 2022) the pandemic. RESULTS: After adjusting for seasonality and population changes, an 8% decrease in fall-related hospitalizations [Relative Rate (RR) = 0.92, 95% Confidence Interval (CI): 0.85, 1.00] and a 23% decrease in fall-related emergency department visits (RR = 0.77, 95%CI: 0.59, 1.00) were observed immediately following the onset of the pandemic, followed by increasing trends during the pandemic for both outcomes. CONCLUSIONS: Following an abrupt decrease in hospitalizations and emergency department visits immediately following the onset of the pandemic, fall-related hospitalizations and emergency department visits have been increasing steadily and are approaching pre-pandemic levels. Further research exploring the factors contributing to these trends may inform future policies for public health emergencies that balance limiting the spread of disease among this population while supporting the physical, psychological, and social needs of this vulnerable group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».