Influence of the COVID-19 pandemic on drug and healthcare utilisation among First Nations with diabetes in Alberta, Canada: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study was to assess changes in diabetes management and healthcare utilisation among First Nations with diabetes in Alberta before and during the COVID-19 pandemic. DESIGN: This analysis used a retrospective cohort in a case-control design. Individual-level administrative health datasets (1 April 2018 to 31 March 2022) were linked and data were formatted as a segmented interrupted time series. SETTING: This study took place in Alberta, Canada using administrative data. PARTICIPANTS: Adult First Nations and non-First Nations (matched 1:1) with diabetes and living in Alberta were included (n=28 101; 53% female, 47% male). PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The primary outcome was the change in incidence rate of general practitioner (GP) visits, emergency department (ED) visits, hospitalisations and diabetes-related drug dispenses during-COVID-19 versus pre-COVID-19, quantified using generalised linear regressions. The secondary outcome was to report the reasons for non-drug outcomes pre-COVID-19 and during-COVID-19, based on primary diagnosis International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems codes. RESULTS: Pre-COVID-19, baseline rates of GP visits, ED visits, hospitalisations and drug dispenses were significantly higher among First Nations compared with non-First Nations (rate differences 398.32 (391.97-404.67), 100.58 (98.32-102.84), 14.49 (13.56-15.43), 876.98 (868.72-885.24) per 100 person-years (PY); p<0.0001). This corresponds to rates greater by 33%, 78%, 62% and 45%, respectively (p<0.0001). These disparities generally became greater during COVID-19 (rate differences 437.21 (430.83-443.59), 91.29 (89.28-93.31), 16.90 (16.00-17.80), 1066.55 (1057.74-1075.37) per 100 PY; p<0.0001) and rates higher by 36%, 95%, 86% and 49%, respectively (p<0.0001). Among First Nations during COVID-19, the rate of ED visits and hospitalisations decreased from baseline by 17% and 2%; the rate of GP visits and drug dispenses increased by 0.54% and 15%. Non-First Nations experienced greater comparative drops in GP visits, ED visits and hospitalisations, and a smaller increase in drug dispenses. There were no discernible patterns regarding the secondary outcome. CONCLUSIONS: Healthcare utilisation was substantially elevated among First Nations compared with non-First Nations peoples before and during COVID-19. While the generalisability of our findings to other health systems and populations may be limited, our findings are clinically applicable among First Nations across Alberta in order to help direct public health programming post-COVID-19.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».