Evaluation of In-Hospital and Community-Based Healthcare Utilization and Costs During the Coronavirus 2019 (COVID-19) Pandemic in Alberta, Canada: A Population-Based Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Assessing the financial burden of COVID-19 is important for planning health services and resource allocation to inform future pandemic response. Objectives: This study examines the changing dynamics in healthcare utilization patterns and costs from a public healthcare perspective during the COVID-19 pandemic in Alberta, Canada. Design: Population-based descriptive study. Methods: All adult patients over the age of 18 years who had a laboratory-confirmed COVID-19 diagnosis in Alberta, Canada from March 1, 2020 to December 15, 2021. We described demographic information and community- and hospital-based healthcare utilization and costs. We compared changes in each outcome throughout the first four waves of the pandemic. Results: Among 255,037 patients, hospitalization incurred significantly higher costs ( N = 20,603; aRR = 755.51; marginal cost: $21,738.17 CAD; P < .01). Wave 2 recorded the highest cost for Emergency Department (ED) visits (aRR = 1.10; marginal cost: $79.19 CAD; P < .01). Compared to Wave 1, Waves 2-4 all recorded significantly lower costs for out-patient visits. Wave 2’s in-patient cost for patients that required ICU admission was significantly lower than Wave 1 (aRR = 0.75; marginal cost: −$24,142.47 CAD; P = .02). Conclusion: COVID-19 exerted a heavy toll on healthcare services, and the dynamics of this continue to evolve. Utilization of ED and in-patient services were particularly high. Severe infections requiring hospitalization and ICU admission are more expensive than non-hospitalized and non-ICU hospital admits. Future studies should clarify specific factors, such as sociodemographic determinants, that contribute to evolving patterns of health services consumption and changing trends in cost to holistically inform responses to future pandemics.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».