Quality of care for community-dwelling older adults living with dementia in BC: an interrupted time-series analysis to examine the effect of the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveQuality care for older adults living with dementia (OALwD) is a priority in Canada, nationally, and British Columbia (BC), provincially. The COVID-19 pandemic likely changed care quality, but this has not been assessed. We are examining the effect of pandemic-related policy changes on quality of care for community-dwelling OALwD in BC. ApproachThis population-based retrospective cohort study uses linked administrative data to examine trends in population-level indicators of quality care from 2016-2023. We will compare effects among community-dwelling BC residents aged 65+ with dementia and those without dementia. Indicators including hospitalization rate and medication use were selected, based on the Institute of Medicine’s six dimensions of quality (e.g., effectiveness, safety). Interrupted time series (ITS) analysis will examine changes between “pre-pandemic” and “in-pandemic” periods. Equity will be assessed through stratification by sociodemographic variables. Anticipated ResultsPercent change in the level and slope of each indicator’s trend will be reported. Single ITS will identify the effect of the pandemic on each outcome in the dementia group only. Controlled ITS will identify whether changes differ from those observed in older adults without dementia. Together, observed changes in the indicators and differences across equity factors will inform an interpretation of the overall effect of the pandemic on quality of care for community-dwelling OALwD in BC. ImplicationsWe will determine whether quality of care changed for older adults because of the pandemic and whether changes differed for OALwD. This knowledge will inform practice and policy for delivery of high quality, proactive dementia care.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».