Describing primary care patterns before and during the COVID-19 pandemic across Canada: a quasi-experimental pre–post design cohort study using national practice-based research network data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective was to analyse how the pandemic affected primary care access and comprehensiveness in chronic disease management by comparing primary care patterns before and during the early COVID-19 pandemic. DESIGN: We conducted a quasi-experimental pre-post design cohort study and reported indicators for the 21 months before and after the onset of the COVID-19 pandemic. SETTING: We used electronic medical record data from primary care clinics enrolled in the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network from 1 January 2018 to 31 December 2021. POPULATION: The study population included patients (n=919 928) aged 18 years or older with at least one primary care contact from 12 March 2018 to 12 March 2020, in Canada. OUTCOME MEASURES: The study indicators included three indicators measuring access to primary care (encounters, blood pressure measurements and lab tests) and three for comprehensiveness (diagnoses, non-COVID-19 vaccines administered and referrals). RESULTS: 67.3% of the cohort was aged ≥40 years, 56.4% were female and 53.5% were from Ontario, Canada. Fewer patients received an encounter during the pandemic (91.5% to 81.5%), while the median (IQR) number of encounters remained the same (5 (2-1)) for those with access. Fewer patients received a blood pressure measurement (47.9% to 31.8%), and patients received fewer measurements during the pandemic (2 (1-4) to 1 (0-2)). CONCLUSIONS: Encounters with primary care remained consistent during the pandemic, but in-person care, such as lab tests and blood pressure measurements, decreased. In-person care indicators followed temporally to national COVID-19 case counts during the pandemic.
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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 | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».