Pattern of OPD utilisation during the COVID-19 pandemic under the Universal Coverage Scheme in Thailand: what can 850 million records tell us?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Out-patient department (OPD) is a crucial component of the healthcare systems in low- and middle-income countries including Thailand. A considerable impact of coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic and its control measures, especially the lockdown, on utilisation of OPD services was expected. This study thus aims to estimate the pattern of OPD utilisation during the COVID-19 pandemic in Thailand including overall utilisation and within each sub-groups including diagnostic group, age group, and health region. Methods This study was a secondary data analysis of aggregated outpatient data from patients covered under the Universal Coverage Scheme (UCS) in Thailand over a 4-year period (2017–2020). Interrupted time series analyses and segmented Quasi-Poisson regression were used to examine the impact of COVID-19 on the overall OPD utilisation including the impact on each diagnostic group, age groups, health regions, and provinces. Results Analysis of 845,344,946 OPD visits in this study showed a seasonal pattern and increasing trend in monthly OPD visits before the COVID-19 pandemic. A 28% (rate ratio (RR) 0.718, 95% confidence interval (CI): 0.631–0.819) and 11% (RR 0.890, 95% CI: 0.811–0.977) reduction in OPD visits was observed during the lockdown and post-lockdown periods, respectively, when compared to the pre-lockdown period. Diseases of respiratory system were most affected with a RR of 0.411 (95% CI: 0.320–0.527), while the number of visits for non-communicable diseases (ICD-10: E00–E90, I00–I99) and elderly (> 60 years) dropped slightly. The post-lockdown trend in monthly OPD visits gradually increased to the pre-pandemic levels in most groups. Conclusions Thailand's OPD utilisation rate during the COVID-19 lockdown decreased in some diseases, but the service for certain group of patients appeared to remain available. After the COVID-19 lockdown, the rate returned to the pre-pandemic level in a timely manner. Equipped with a knowledge of OPD utilisation pattern during COVID-19 based on a national real-world database could aid with a better preparation of healthcare system for future pandemics.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».