Trends in missed paediatric preventive primary care visits during the COVID-19 pandemic using routinely collected electronic medical records in Ontario, Canada (2015–2022)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Well child visits (WCV) are fundamental to preventive primary care. We examined trends in WCV attendance during the COVID-19 pandemic and characterised variation by patient and provider characteristics. METHODS: Deidentified electronic medical records from two academic practice-based research networks in Ontario were used to create age-specific cohorts of children under age six attending WCVs from 2015 to 2022. Patients' residential postal codes were linked to neighbourhood-level measures to estimate socioeconomic status. Monthly visit rates were modelled using segmented linear regression with autoregressive residuals. Changes associated with COVID-19 were assessed using level change and trend change of monthly visit rates. FINDINGS: For the 53 256 included children, WCV attendance increased from 2015 to 2020 for cohorts aged 15 months and younger and was stable for 18-month, 2-3-year and 4-6-year visits. The COVID-19 pandemic was associated with decreased WCV attendance in all ages except ages 1-2 weeks, 1 month, 12 months, 15 months and 18 months, in whom attendance was unchanged. The rate of change in WCV attendance rates pre-COVID-19 compared with post-COVID-19 was unchanged, with the exception of increased rate of change for the 1-2 weeks and 2-3 years old cohorts. Lower attendance rates were observed in children residing in neighbourhoods with the highest material deprivation, rural regions and those whose family physicians were men or older than 65 years. INTERPRETATION: Prepandemic gains in WCV attendance were stable or improved after the initial reductions observed at the pandemic onset, suggesting that WCVs were prioritised by family physicians and families. Targeted strategies are needed to improve WCV attendance for vulnerable groups.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».