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Enregistrement W4400582675 · doi:10.1371/journal.pone.0306569

Comparison of hospitalization events among residents of assisted living and nursing homes during COVID-19: Do settings respond differently during public health crises?

2024· article· en· W4400582675 sur OpenAlexafffundabout
Colleen J. Maxwell, Eric McArthur, David B. Hogan, Hana Dampf, Jeffrey W. Poss, Joseph Emmanuel Amuah, Susan E. Bronskill, Erik Youngson, Zoe Hsu, Matthias Hoben

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensYork UniversityPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity of OttawaUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryInstitute for Clinical Evaluative SciencesAlberta Health ServicesLondon Health Sciences CentreUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePoisson regressionPandemicDemographyPublic healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PopulationRate ratioHealth careGerontologyEnvironmental healthInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: COVID-19 and resulting health system and policy decisions led to significant changes in healthcare use by nursing homes (NH) residents. It is unclear whether healthcare outcomes were similarly affected among older adults in assisted living (AL). This study compared hospitalization events in AL and NHs during COVID-19 pandemic waves 1 through 4, relative to historical periods. METHODS: This was a population-based, repeated cross-sectional study using linked clinical and health administrative databases (January 2018 to December 2021) for residents of all publicly subsidized AL and NH settings in Alberta, Canada. Setting-specific monthly cohorts were derived for pandemic (starting March 1, 2020) and comparable historical (2018/2019 combined) periods. Monthly rates (per 100 person-days) of all-cause hospitalization, hospitalization with delayed discharge, and hospitalization with death were plotted and rate ratios (RR) estimated for period (pandemic wave vs historical comparison), setting (AL vs NH) and period-setting interactions, using Poisson regression with generalized estimating equations, adjusting for resident and home characteristics. RESULTS: On March 1, 2020, there were 9,485 AL and 14,319 NH residents, comparable in age (mean 81 years), sex (>60% female) and dementia prevalence (58-62%). All-cause hospitalization rates declined in both settings during waves 1 (AL: adjusted RR 0.60, 95%CI 0.51-0.71; NH: 0.74, 0.64-0.85) and 4 (AL: 0.76, 0.66-0.88; NH: 0.65, 0.56-0.75) but unlike NHs, AL rates were not significantly lower during wave 2 (and increased 27% vs NH, January 2021). Hospitalization with delayed discharge increased in NHs only (during and immediately after wave 1). Both settings showed a significant increase in hospitalization with death in wave 2, this increase was larger and persisted longer for AL. CONCLUSIONS: Pandemic-related changes in hospitalization events differed for AL and NH residents and by wave, suggesting unique system and setting factors driving healthcare use and outcomes in these settings in response to this external stress.

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)0,004
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 enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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