Comparison of hospitalization events among residents of assisted living and nursing homes during COVID-19: Do settings respond differently during public health crises?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».