Excess mortality for care home residents during the first 23 weeks of the COVID-19 pandemic in England: a national cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To estimate excess mortality for care home residents during the COVID-19 pandemic in England, exploring associations with care home characteristics. Methods Daily number of deaths in all residential and nursing homes in England notified to the Care Quality Commission (CQC) from 1 January 2017 to 7 August 2020. Care home-level data linked with CQC care home register to identify home characteristics: client type (over 65s/children and adults), ownership status (for-profit/not-for-profit; branded/independent) and size (small/medium/large). Excess deaths computed as the difference between observed and predicted deaths using local authority fixed-effect Poisson regressions on pre-pandemic data. Fixed-effect logistic regressions were used to model odds of experiencing COVID-19 suspected/confirmed deaths. Results Up to 7 August 2020, there were 29,542 (95% CI 25,176 to 33,908) excess deaths in all care homes. Excess deaths represented 6.5% (95% CI 5.5 to 7.4%) of all care home beds, higher in nursing (8.4%) than residential (4.6%) homes. 64.7% (95% CI 56.4 to 76.0%) of the excess deaths were confirmed/suspected COVID-19. Almost all excess deaths were recorded in the quarter (27.4%) of homes with any COVID-19 fatalities. The odds of experiencing COVID-19 attributable deaths were higher in homes providing nursing services (OR 1.8, 95% CI 1.6 to 2.0), to older people and/or with dementia (OR 5.5, 95% CI 4.4 to 6.8), amongst larger (vs. small) homes (OR 13.3, 95% CI 11.5 to 15.4) and belonging to a large provider/brand (OR 1.2, 95% CI 1.1 to 1.3). There was no significant association with for-profit status of providers. Conclusions To limit excess mortality, policy should be targeted at care homes to minimise the risk of ingress of disease and limit subsequent transmission. Our findings provide specific characteristic targets for further research on mechanisms and policy priority.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 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 tête enseignante, 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 ».