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Enregistrement W4416959727 · doi:10.1136/bmjopen-2025-105517

Influence of the COVID-19 pandemic on drug and healthcare utilisation among First Nations with diabetes in Alberta, Canada: a retrospective cohort study

2025· article· en· W4416959727 sur OpenAlexafffundabout
Olivia Weaver, Chris Sarin, Salim Samanani, Lynden Crowshoe, Ming Ye, Dean T. Eurich

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDiabetes Canada
Mots-clésPandemicRetrospective cohort studyHealth carePublic healthEpidemiologyDiabetes mellitusCohort studyDrugMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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'admission3
Résumé présentoui

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