The COVID-19 Pandemic and Dementia: a Multijurisdictional Meta-Analysis of the Impact of the First Two Pandemic Waves on Acute Health-care Utilization and Mortality in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous studies on the impact of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on persons living with dementia (PLWD) were mostly conducted in a single jurisdiction or focused on a limited number of outcomes. Our study estimates the impact of the first two pandemic waves on emergency department (ED) visits (all-cause/ambulatory care sensitive conditions), hospitalizations (all-cause/30-day readmissions), and all-cause mortality in four Canadian jurisdictions. Methods: Using administrative databases from Alberta, Ontario, Saskatchewan, and Quebec, we assembled two closed retrospective cohorts (2019/pre-pandemic control and 2020/pandemic) of PLWD aged 65+. Within community and nursing home settings, the rates of the above-mentioned outcomes in three pandemic periods (first wave, interim period, second wave) were compared to the corresponding pre-pandemic periods. We performed random effects meta-analyses on the provincial incident rate ratios. Results: Pre-pandemic and pandemic cohorts included 167,095 vs. 173,240 (community) and 93,374 vs. 92,434 (nursing home) individuals, respectively. During the first wave, community and nursing home populations experienced significant declines in the rates of all-cause ED visits (36% vs. 40%) and hospitalizations (25% vs. 22%), which persisted in the following periods in the community. These declines were greater for the rates of ambulatory care sensitive condition ED visits and 30-day readmissions. Mortality was 36% higher in nursing homes (first wave) and 13% higher in the community (second wave). Conclusions: It is key to prepare for future health crises and ensure that PLWD receive necessary care and services and do not have such a high mortality rate. Attention should be equally given to PLWD living in their homes and nursing homes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».