Reductions in Blood Lead Level Screening During Peak COVID‐19 Restrictions and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Among the multitude of health effects on children associated with the COVID-19 pandemic, there have been significant interruptions in the provision of routine pediatric primary care, including blood lead level (BLL) screening. We aimed to investigate trends in BLL screening before and during the pandemic era using patient-level electronic health record data extracted from CurrentCare, Rhode Island's statewide health information exchange (HIE). Methods: De-identified data were analyzed from CurrentCare for the study period January 2018 to December 2021. We utilized ATLAS, a web-based analytics platform from the Observational Health Data Sciences and Informatics (OHDSI) community, to extract and stratify BLL by variables of interest from the CurrentCare data, standardized to OHDSI's Observational Medical Outcomes Partnership common data model. Results: A decrease in BLL screening occurred in the spring of 2020, aligning with initial periods of shelter-in-place in response to the novel coronavirus outbreak; there was a 48% decrease comparing quarter 2 (April to June) of 2019 and 2020. BLL screening rebounded in the summer of 2020, however, it remained 16% lower overall in 2020 than in 2019. In 2021, BLL screening fell again to 23% lower than in 2019. Although overall numbers of BLL screenings were reduced, the proportion of abnormal BLLs was higher, particularly in the range of 3.5-5.0 µg/dL. Conclusions: Leveraging statewide HIE data, we found that significant deficiencies in BLL screening remain unresolved since the beginning of the COVID-19 pandemic. The disruption of children's lives by the COVID-19 pandemic appears to have greatly affected lead screening and exposure in Rhode Island.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».