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Enregistrement W4416786519 · doi:10.5770/cgj.28.865

A Cross-Sectional Descriptive Study Using Health Administrative Data to Examine the Characteristics of Older Adults Incurring Delayed Discharge Days for Non-Clinical Reasons During the COVID-19 Pandemic in Alberta, Canada

2025· article· en· W4416786519 sur OpenAlexafffundvenueabout
Andrea Gruneir

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésPandemicDescriptive researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Descriptive statisticsHospital discharge2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Our study strived to 1) describe the characteristics of older adults incurring delayed discharge days in Alberta from Apr 01, 2019 to March 31, 2022; 2) examine the prevalence and length of delayed discharge days during the COVID-19 pandemic. Method: We conducted a cross-sectional descriptive study using provincial health administrative data. We included adults ≥65 discharged from hospital from Apr 01, 2019-Mar 31, 2022 in Alberta and whose hospital stay included at least one delayed discharge day. The demographic characteristics of participants were reported in proportions or mean/median. Study period was divided into pandemic waves (pre-pandemic: Apr 1, 2019-Jan 31, 2020; Wave 1: Feb 1, 2020-Aug 31, 2020; Wave 2: Sept 1, 2020-Feb 14, 2021; Wave 3 and beyond: Feb 15, 2021-Mar 31, 2022). Prevalence of delayed discharge in each wave and their median length of stay (IQR) were reported. Results: From Apr 01, 2019 to Mar 31, 2022, there were 367,912 hospitalizations among older adults living in Alberta. 3.73% (n=13,717) contained at least one delayed discharge day. The percentage of delayed discharge prior to COVID-19 and during each wave stayed consistent. Wave 3 had the shortest median length of stay (29, IQR 15-51). Wave 2 (45.2%) and Wave 3 (45.3%) had higher proportion of patients requiring maximal assistance on the Activities of Daily Living (ADLs). From pre-COVID to Wave 3, there were increases in the proportions of patients discharged to long term care (36.4% in pre-COVID to 40.8% by Wave 3). Conclusions: Frequency of delayed discharge hospitalizations was consistent across the pandemic waves. Wave 3 had shorter length of delayed discharge hospitalization. The proportion of patients who were discharged to LTC increased over the course of the pandemic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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