Long-Term Care Resident Health and Quality of Care During the COVID-19 Pandemic: A Synthesis Analysis of Canadian Institute for Health Information Data Tables
Notice bibliographique
Résumé
Objective:Long-term care (LTC) homes (“nursing homes”) were challenged during the first year of the COVID-19 pandemic in Canada. The objective of this study was to measure the impact of the COVID-19 pandemic on resident admission and discharge rates, resident health attributes, treatments, and quality of care.Design:Synthesis analysis of “Quick Stats” standardized data table reports published yearly by the Canadian Institute for Health Information. These reports are a pan-Canadian scorecard of LTC services rendered, resident health characteristics, and quality indicator performance.Setting and participants:LTC home residents in Alberta, British Columbia, Manitoba, and Ontario, Canada that were assessed with the interRAI Minimum Data Set 2.0 comprehensive health assessment in fiscal years 2018/2019, 2019/2020 (pre-pandemic period), and 2020/2021 (pandemic period).Methods:Risk ratio statistics were calculated to compare admission and discharge rates, validated interRAI clinical summary scale scores, medication, therapy and treatment provision, and seventeen risk-adjusted quality indicator rates from the pandemic period relative to prior fiscal years.Results:Risk of dying in the LTC home was greater in all provinces (risk ratio [RR] range 1.10 to 1.29) during the pandemic. Quality of care worsened substantially on 6 of 17 quality indicators in British Columbia and Ontario, and 2 quality indicators in Manitoba and Alberta. The only quality indicator where performance worsened during the pandemic in all provinces was the percentage of residents that received antipsychotic medications without a diagnosis of psychosis (RR range 1.02 - 1.16).Conclusions and implications:The COVID-19 pandemic has unveiled numerous areas to strengthen LTC and ensure that resident’s physical, social, and psychological needs are addressed during public health emergencies. Except an increase in potentially inappropriate antipsychotic use, this provincial-level analysis indicates that most aspects of resident care were maintained during the first year of the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,064 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,078 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».