Notice bibliographique
Résumé
The long-term care (LTC) sector in Canada has experienced high numbers of COVID-19 deaths. However, there is a paucity of data on the impact of COVID-19 in LTC by different socio- demographic variables and in LTC homes within different regions. Additionally, the question remains as to how exactly and by how much the pandemic has impacted mortality in LTC in comparison to previous years’ mortality. Ranges for expected mortality by sex, province, and age, for the 2020-21 fiscal year were determined by creating forecasts and confidence intervals based on mortality trends in the preceding four fiscal years. These ranges were then compared to the actual mortality data in 2020-21. Comparisons between expected ranges and actual data were also conducted for the number of active residents, admissions, and discharges in LTC by sex, province, and age. Further, mortality ratios were created and studied by sex, province, age, and health region/authority/local health integration network. Overall, the number of deaths in LTC in Canada increased beyond the expected ranges in quarter one and three of 2020-21, and the patterns in death ratios were similar. Increases were exceptional in comparison to the peaks in deaths in previous years for specific variables, but not all variables. Most commonly, the number of active residents and admissions decreased in 2020-21 and the number of discharges from LTC did not change in quarter one and three and decreased in quarter two and four. However, importantly, these trends also varied across variables. This was the first study to comprehensively examine mortality due to COVID-19 in LTC overall, and by multiple socio- demographic variables while elucidating the complexity in the study of mortality in LTC. Further research is required to concretely understand mortality in LTC by different variables and regions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».