Trends in Health Care Services Use and Mortality in Adults With Cardiometabolic Diseases During the First Year of the Pandemic in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic disrupted health services, particularly affecting individuals with cardiometabolic diseases. This study compared health care use and mortality trends in adults with cardiometabolic diseases during the first pandemic year. It also examined associations between changes in outpatient visits and diagnostic tests with acute health care utilization and mortality. METHODS: Using health administrative databases, we conducted a retrospective population-based study using an open-cohort sampling on adult (≥18 years of age) Ontario residents with a prior diagnosis of angina, congestive heart failure, hypertension, or diabetes between January 2016 and March 2021. During the pandemic’s first year (March 2020–March 2021), observed (per 100 000 at-risk) versus projected event rates were compared for all-cause outpatient visits, diagnostic testing, emergency department visits, hospitalizations and mortality across the 4 time periods. Auto-regressive integrated moving-average models were used to calculate projected rates from observed monthly rates from similar periods pre-COVID (January 2016–December 2019). Quasi-Poisson models examined interactions between care access and acute outcomes. RESULTS: In the first pandemic quarter, rates of outpatient visits, diagnostic testing, emergency department visits, and hospitalizations for adults with cardiometabolic diseases decreased. By year-end, outpatient visits exceeded projections for angina, congestive heart failure, and diabetes, while most diagnostic test rates remained below projections. Mortality was as projected, except in adults with hypertension during the first quarter (observed 54 964 versus projected, 50 134 [95% CI, 46 686–53 840]). In adults with diabetes and hypertension, fewer cardiac investigations and echocardiograms were associated with greater mortality than prepandemic (interaction P <0.01). Unlike other populations, diabetes and hypertension patients showed reduced emergency department visits, hospitalizations, and mortality during months with the highest virtual care use ( P <0.02). CONCLUSIONS: The pandemic impacted health care utilization and mortality for adults with cardiometabolic diseases. Access to diagnostic testing is critical, particularly for those with diabetes and hypertension. Virtual care may benefit frequent health care users.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».