Trends in missed paediatric preventive primary care visits during the COVID-19 pandemic using routinely collected electronic medical records in Ontario, Canada (2015–2022)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 découle