Patterns of specialist healthcare delivery among inflammatory bowel disease patients in response to the COVID-19 pandemic in Ontario: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Access to inflammatory bowel diseases (IBD) specialist care is a predictor of health outcomes. We sought to characterize the impact of the pandemic on patterns of IBD healthcare delivery and whether it compromised overall access to care. Methods: We identified adults with an IBD diagnosis residing in Ontario between 2016 and 2021 using administrative data at ICES. We determined quarterly rates of in-person and virtual IBD specialist visits and stratified that by regions with high and low access to IBD specialists. We stratified our analyses into 3 periods: pre-COVID, immediate COVID, and maintenance COVID. We performed interrupted time series analysis to assess for time trends. Results: During the immediate COVID phase, there was a 69% relative quarterly decline in in-person IBD specialist visits with a concurrent 591% relative quarterly rise in rates of virtual visits. Entering the COVID maintenance phase, there was a 7% quarterly relative decline in the rate of in-person visits, and a 7% and 4% quarterly relative increases in the rates of virtual and total IBD specialist visits, respectively. Pre-pandemic, IBD patients residing in regions with high specialist access had a 16% higher rate of visits than those in low-access regions. During the COVID maintenance phase, the disparity was reduced to 12%. Conclusions: During the COVID-19 pandemic, the rapid transition from in-person to virtual IBD specialist care led to a slight increase in overall IBD visits. There was also a small decrease in the gap in rates of IBD specialist visits between high- and low-access regions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».