Association of physician-delivered virtual care near the end of life with healthcare use outcomes: A national population-based study of Canadians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The last 90 days of life are marked by high healthcare utilization in acute care settings, often conflicting with the preference to remain at home. The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of virtual care, but its impact on healthcare utilization near the end-of-life remains unclear. This study assessed the association between physician-delivered virtual care use near the end-of-life and acute healthcare utilization, before and during the COVID-19 pandemic across four Canadian provinces. METHODS: A retrospective population-based cohort study using linked health administrative data from January 1, 2018, to December 31, 2021, across British Columbia (BC), Alberta (AB), Ontario (ON), and Newfoundland & Labrador (NFLD). The study included 548,955 adult decedents who died within the study period. Virtual care use in the last 90 days of life, categorized by pre-pandemic and pandemic periods, was the primary exposure. Primary outcomes were rates of ED visits, hospitalizations, and in-hospital deaths during the last 90 days of life. Modified Poisson regression models were used to measure associations, adjusting for demographic and clinical characteristics. RESULTS: Among the 548,955 decedents, virtual care utilization during the pandemic varied by province, ranging from 53% in NFLD to 78% in BC. During the pandemic, virtual care was associated with higher ED visits (adjusted rate ratios [aRateRs] ranging from 1.12 to 1.72) and hospitalizations (aRateRs: ranging from 1.01 to 1.59) in most provinces. Virtual care was linked to a higher risk of in-hospital death in AB (adjusted risk ratios [aRiskR]: 1.11; 95% CI: 1.08-1.14; P < 0.001) and ON (aRiskR: 1.04; 95% CI: 1.03-1.05; P < 0.001). Pre-pandemic, associations were weaker, with virtual care linked to lower in-hospital death rates in ON, AB and BC. CONCLUSION: Virtual care during the pandemic was linked to increased acute healthcare utilization, contrasting with pre-pandemic patterns when it appeared more selective and associated with fewer in-hospital deaths. Findings highlight the evolving role of virtual care and the need for region-specific policies to optimize end-of-life care delivery.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».