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Enregistrement W4404809532 · doi:10.1370/afm.22.s1.5967

The impact of the COVID-19 pandemic on healthcare use, mortality, and human rights of persons living with dementia in Canada

2024· article· en· W4404809532 sur OpenAlexaboutno aff
Isabelle Vedel, Deniz Cetin‐Sahin, Geneviève Arsenault‐Lapierre, Susan E. Bronskill, Yves Couturier, Christina Diong, Claire Godard‐Sebillotte, Andrea Gruneir, Alexandra Lemay-Compagnat, Laura C. Maclagan, Victoria Massamba, Megan E. O’Connell, Pamela Roach, Louis Rochette, Laura Rojas‐Rozo, Erik Youngson, Machelle Wilchesky

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DementiaHealth care2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)GerontologyVirologyDiseaseEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Studies investigating the impact of the COVID-19 pandemic on persons living with dementia (PLWD) were conducted in a single jurisdiction or on a limited number of outcomes. Objective: Describe the immediate impacts of the pandemic on PLWD and care partners (CPs) and develop recommendations. Study Design: Multiphase mixed-methods design using participatory approach. Setting: Alberta, Ontario, Saskatchewan, Quebec. Population: PLWD aged 65+, CPs, other stakeholders. Methods: Retrospective cohort study using population-level administrative health data. 2019/pre-pandemic and 2020/pandemic cohorts included 167,095 vs. 173,240 PLWD living in the community and 93,374 vs. 92,434 PLWD residing in nursing homes (NHs), respectively. Qualitative multiple case study involved 66 semi-structured interviews with PLWD and CPs. Deliberative dialogues were held with 20 CPs, clinicians, managers, and decision-makers. Outcomes: Rates of all-cause emergency department visits, hospitalizations, and mortality. Experiences in terms of respect for human rights. Analysis: We compared 2020 to 2019 in 3 periods (1st wave; interim period; 2nd wave) and conducted meta-analyses on the provincial estimates. Qualitative analysis was guided by the World Health Organization Framework ensuring the human-rights-based approach (participation, accountability, non-discrimination and equality, empowerment, and accessibility). Dialogues were analyzed with a multi-level framework (structural, organizational, provider, and patient). Results: In the first wave, community and NH populations experienced significant declines in the rates of emergency department visits (36% vs. 40%) and hospitalizations (25% vs. 22%). Mortality was higher (up to 13%) in the community and in NHs (up to 36%). Human rights of PLWD and CPs were not fully respected during the pandemic. The problems existed before were exacerbated by the burden of the pandemic. The main recommendations included fighting ageism, equitable access to services, interdisciplinary collaboration, regular communication and flexibility during health crises, more training, and support for CPs. Conclusions: It is key to prepare for future health crises, ensuring that PLWD receive necessary care and services, do not have such a high mortality rate, and their rights are fully respected. Attention should be equally given to persons living in their homes and NHs. Findings inform practices and policies to improve the health and social care system.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations0
Publié2024
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