发表在4卷第三名(2021): Jul-Sep

本文的预印本(早期版本)可在https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/25873,首次出版
COVID-19大流行期间儿童远程紧急护理的社会决定因素分析:横断面研究

COVID-19大流行期间儿童远程紧急护理的社会决定因素分析:横断面研究

COVID-19大流行期间儿童远程紧急护理的社会决定因素分析:横断面研究

原始论文

1Cecil G. Sheps卫生服务研究中心,美国北卡罗莱纳州教堂山

2北卡罗莱纳大学教堂山分校卡罗莱纳健康信息学项目,美国北卡罗来纳州教堂山

3.美国北卡罗来纳大学教堂山分校护理学院

4数字研究服务部,北卡罗来纳大学教堂山分校,美国北卡罗来纳州教堂山

5美国北卡罗莱纳州莫里斯维尔,北卡罗来纳大学卫生部

通讯作者:

赛义夫·凯拉特,公共卫生硕士,博士

塞西尔·g·谢普卫生服务研究中心

M.L.K. Jr大道725号

教堂山,北卡罗莱纳州,27516

美国

电话:1 9198435413

电子邮件:saif@unc.edu


背景:远程保健越来越多地被用于向接受护理的婴儿和儿童提供专业咨询。然而,COVID-19大流行是否影响了弱势人群的远程医疗使用尚不确定。

摘要目的:本研究旨在比较大流行前后儿科患者远程紧急护理就诊的总体使用情况,特别是在弱势人群中。

方法:我们对东南部一家医疗保健中心的虚拟医疗中心的儿科远程急诊就诊进行了横断面分析。本研究的主要结果是在2019年至2020年期间,在不同社会差异程度的地理区域使用儿科远程急诊。

结果:在584次远程紧急护理就诊中,388次(66.4%)发生在2020年大流行期间,而2019年为196次(33.6%)。在北卡罗莱纳州的808个邮政编码中,181个(22%)是高度集中的弱势人群,其中17.7%(56/317)的远程紧急护理访问来自这些地区。大多数远程紧急护理访问(215/ 317,67.8%)来自弱势人群集中度较低的邮政编码。新冠肺炎发病率与特定邮政编码区社会因素集中程度显著相关。

结论:在COVID-19大流行期间,儿科远程紧急护理就诊的使用率翻了一番。COVID-19后的远程紧急护理就诊大部分来自弱势人群较少的地区。此外,我们的地理空间分析发现,与脆弱人口集中度低的地区相比,脆弱人口集中度高的地理区域的covid -19确诊病例和死亡率明显更高。

JMIR儿科家长2021;4(3):e25873

doi: 10.2196/25873

关键字



儿科医生已利用远程保健提供初级护理和专科护理的广泛保健服务[1-3.].远程保健越来越多地被用于向接受护理的婴儿和儿童提供专业咨询[4].然而,自大流行以来,对儿科远程紧急护理的使用已增加到包括电话咨询和远程监测,或在没有对这些干预措施进行充分评估的情况下取代面对面的初级保健访问[5-7].关于在COVID-19大流行期间使用远程紧急护理来应对儿科紧急护理需求的知识有限。

健康的社会决定因素对远程紧急护理的使用至关重要,因为由于个人社会经济特征的差异而造成的数字鸿沟不断扩大[8].健康的社会决定因素可以定义为影响个人从出生到死亡的健康状况,包括社会经济、教育和获得保健的机会[9].在2019冠状病毒病大流行之前,健康差距和不公平现象表明,弱势群体在采用远程紧急护理方面存在差异[1011].弱势群体的定义是由于经济、种族或健康特征而在获得卫生服务方面面临风险的人群[12].在本研究中,我们指的是基于种族、社会经济地位和健康保险状况的弱势人群。目前尚不确定COVID-19大流行是否影响了弱势人群对远程紧急护理的使用。因此,本研究的目的是比较COVID-19大流行前后儿科患者远程紧急护理服务的总体使用情况,特别是在弱势人群中。


概述

我们对东南部一家医疗保健中心的虚拟医疗中心的儿科远程急诊就诊进行了横断面分析。虚拟护理中心为所有2岁以上的患者提供按需服务,无论其地理位置或隶属于医疗保健系统。患者需要通过虚拟护理中心门户网站创建个人资料,并提供年龄、性别、居住地址、保险范围等个人信息。该门户网站允许患者根据主诉从提供者列表中进行选择。此外,患者可以根据自己的喜好和提供者的可用性选择按需访问或安排访问。委员会认证的医生可以通过电视点播,能够为患者选择的药房开处方和发送药物。

数据及资料

接收远程急诊就诊数据,并在Excel(微软公司)中进行预处理。所有年龄在2到18岁之间的患者都被纳入分析。性别有三个类别:男性、女性和非二元。如果患者提供了保险信息,则保险类型包括成员ID和组ID。否则,保险字段为空,表明患者报告没有保险覆盖。

结果

本研究的主要结果是在2019年至2020年期间,在不同社会差异程度的地理区域使用儿科远程紧急护理就诊。

数据分析

由于远程紧急护理参与者数据收集在邮政级别,邮政编码制表区域(zcta;使用美国邮政邮政编码服务区域的广义区域表示形式)作为分析单位[13].美国社区调查(ACS)提供了ZCTA层面的各种详细人口数据[14].我们基于之前健康模型的社会决定因素开发了社会因素[15],包括我们自己的评估使用远程紧急护理的健康差异的模型[10].在研究期间,我们收集了北卡罗来纳州邮政编码的每日COVID-19病例计数,以评估北卡罗来纳州邮政编码内COVID-19的患病率与儿科远程紧急护理的使用之间是否存在关系。

在本研究中,zcta级别的社会因素数据来自ACS 2014-2018年的5年估计,这是ACS提供的最新5年数据。我们用百分比来解释每个社会因素的人口密度。分析中使用的社会因素包括美国印第安人或阿拉斯加土著人口的百分比,黑人或非洲裔美国人的百分比,贫困人口的百分比,接受补充营养援助计划(SNAP;(以前称为食品券),孩子不满18岁的家庭,领取食品券(SNAP)的家庭中有60岁以上老人的家庭比例,接受医疗保险的总人口,以及接受医疗补助的总人口。对于每个变量,设置一个阈值来确定ZCTA是否为处于危险之中(超过阈值的zcta用1进行编码,低于阈值的zcta用0进行编码)。将所有zcta的所有因素得分制成表格,以创建总风险和剥夺得分(总得分越高表明风险和剥夺得分越高)。ZCTA计数的编码与社会因素之间并不相互排斥。

这些地图是使用每个ZCTA的计算社会得分,以及2019年和2020年远程医疗访问和COVID-19病例的数据汇总到ZCTA创建的。作为参考,整个州的城市中心都标注在2019年的访问地图上。我们使用点线图来表示来自标记有所列社会因素的邮政编码的访问次数,标记没有社会因素的邮政编码的访问次数,以及每年的总访问次数,以供参考。这些因素是根据这两年的总体访问频率进行排序的。

描述性统计、可视化和统计检验都是在R (R Foundation for statistical Computing)中使用ggplot2 4.0.2版执行的。,利用ArcGIS Pro 2.6.0 (Esri;2020年7月28日)和Illustrator 2020 24.3.0 (Adobe公司;2020年8月1日)。我们主要通过描述性表格和可视化分析数据。


在584次远程紧急护理就诊中,388次(66.4%)发生在2020年大流行期间,而2019年为196次(33.6%)。2019年超过一半的患者为男性(112/ 196,57%),而2020年超过一半的患者为女性(202/ 388,52%)。在这两年,大多数患者都报告有医疗保险。2020年有保险患者和无保险患者之间的差距更大,有保险患者265人(68%),无保险患者123人(32%)(表1).

表1。2019年3月1日至9月30日至2020年期间远程紧急护理就诊的患者特征。
变量 2019年就诊次数(n=196), n (%) 2020年就诊次数(n=388), n (%) 增长比例 合计(N=584), N (%)
性别

男性 112 (57.1) 183 (47.2) 1.63 295 (50.5)

84 (42.9) 202 (52.1) 2.4 286 (49.0)

0 (0.0) 3 (0.8) 3. 3 (0.5)
保险责任范围

被保险人 108 (55.1) 265 (68.3) 2.45 373 (63.9)

没有保险 88 (44.9) 123 (31.7) 1.39 211 (36.1)

的折线图图1显示按社会标志类别划分的远程紧急护理使用随时间的变化情况。与2019年相比,大多数团体在2020年的访问量都有明显增长。随着时间的推移,访问模式(3月达到高峰,4月至8月访问次数有所变化,但普遍较低)在不同时间段之间没有显著差异。

这张折线图显示了3月至8月期间远程医疗总人数占总人数的百分比,并将其分解为包含和不包含社会因素的邮政编码。2019年的总体趋势变化更大,反映出2019年没有受到COVID-19的影响,总体访问人数较少。

还对2019年和2020年的访问量进行了地理比较。图2将每年的远程紧急护理访问次数与每个邮政编码的社会剥夺得分进行比较。总体而言,2020年的就诊次数有所增加,其中大部分增加发生在该州的中部地区(罗利-达勒姆-卡里),该地区人口密度高,有大型医疗中心。浅灰色区域表示社会因素低的zcta,而深绿色区域表示社会因素高的区域。

与2019年(n=155)相比,2020年远程紧急护理就诊次数翻了一番(n=317)。此外,与2019年主要围绕杜伦-罗利地区的访问相比,访问的分布覆盖了北卡罗来纳州更多的地理位置(图3北卡罗莱纳州的北部和南部包括社会标志得分较高的邮政编码,这表明该地区的社会脆弱性较高(图3C)社会标志得分高的地区也经历了covid -19确诊病例的高发病率,这对本已脆弱的人群构成了挑战(图3D)。

图1。折线图显示2019年和2020年每个社会旗帜下的儿科远程紧急护理就诊情况。
查看此图
图2。将每10,000名17岁以下居民的访问次数与社会标志分数进行比较的双变量chorpleth图。使用ArcGIS Pro 2.6.0(2020年7月28日)和Illustrator 2020 24.3.0(2020年8月1日)制作的图形。
查看此图
图3。(A) 2019年远程紧急护理儿科就诊地图,(B) 2020年远程紧急护理儿科就诊地图,(C)基于社会脆弱性因素的北卡罗来纳州邮政编码分类,(D) 2020年有covid -19确诊病例的北卡罗来纳州邮政编码地图。
查看此图

表2显示,在COVID-19期间,相对更多的访问来自社会剥夺得分较低的邮政编码,尽管原始访问人数来自贫困的邮政编码确实增加了。使用皮尔逊卡方检验,我们在0.05水平上拒绝了COVID-19时间段和剥夺分组之间的独立性原假设P值是。04。因此,新冠肺炎病例率与特定ZCTA的社会因素集中水平存在显著相关性。

在北卡罗莱纳州的808个邮政编码中,181个(22%)是高度集中的弱势人群,其中17.7%(56/317)的远程紧急护理访问来自这些地区。大多数远程紧急护理访问(215/ 317,67.8%)来自弱势人群集中度较低的邮政编码。弱势人群集中地区的COVID-19病例(214.8例)和死亡率(4.1例)最高。

表2。2019年3月1日至2020年9月30日期间,低、中、高社会脆弱性地区远程紧急护理服务的使用情况。
社会标志得分 邮政编码,n 2019年3月至8月,n (%) 2019年3月至8月,n .每10,000次远程医疗访问 2020年3月- 8月远程医疗次数n (%) 2020年3月至8月,n .每10,000次远程医疗访问量 每10,000例covid -19确诊病例n 每10,000人COVID-19死亡人数,n
低(0 - 1) 417 93 (60) 0.71 215 (67.8) 1.64 138.2 2.0
介质(2 - 3) 210 19日(12.3) 0.4 46 (14.5) 0.98 175.6 2.8
高(4 - 7) 181 43 (27.7) 0.9 56 (17.7) 1.18 214.8 4.1
总计 808 155 0.69 317 1.4 161.4 2.6

主要研究结果

我们对弱势人群中COVID-19大流行前后的儿科远程紧急护理就诊进行了横断面研究。我们发现,与前一年相比,大流行后儿科远程紧急护理诊断量翻了一番,这可以解释为在COVID-19大流行的初始阶段,卫生保健系统关闭了。在covid -19之后,寻求儿科远程紧急护理的患者特征发生了重大转变,与covid -19之前相比,更多的女性和患者拥有医疗保险。大多数大流行后的访问来自大都市罗利地区。这可以用几个原因来解释,包括在大流行的初始阶段关闭了非必要的亲自访问。此外,新冠肺炎社交聚会受到严格限制,许多学校过渡到虚拟教室。

在covid -19之后,我们报告了儿科远程紧急护理就诊的总体大幅增加。在所有被考察的社会因素中,高度贫困和非裔美国人高度集中的地区的访问量增长最高。这些社区的高需求表明,在大流行期间,远程紧急护理用于儿科护理的差异很大。我们建议未来探索当前的基础设施和文化,以采用远程紧急护理,生活在高度贫困地区的患者可能无法获得远程紧急护理设备或互联网接入,这可能会阻碍弱势人群采用远程紧急护理。因此,向弱势群体提供视频和电话访问选项可能会提高远程紧急护理的采用和使用水平。

远程医疗为儿科患者提供了一种便捷的医疗保健交付方式;然而,远程紧急护理对患者结果的影响仍然未知。我们建议未来调查远程紧急护理对急诊科就诊和紧急护理诊所就诊的影响。此外,视频和电话就诊的处方率也有所不同[16].我们建议对远程紧急护理就诊的药物处方率进行更多调查,与面对面的儿科护理就诊相比。

在2019年至2020年期间,社会旗帜和远程紧急护理就诊的变化之间似乎存在关系。尽管有相当一部分远程紧急护理就诊发生在弱势人口高度集中的地区,但大多数远程紧急护理就诊发生在弱势人口较低集中的邮政编码地区。与2019冠状病毒病之前相比,2019冠状病毒病后,弱势人群集中地区的远程紧急护理诊断量减少。虽然就诊人数下降的原因尚不清楚,但可能是失业和新的当地远程紧急护理诊所导致了就诊人数的下降。此外,在大流行期间,病人可能更喜欢通过当地诊所和初级保健提供者新建立的远程紧急护理服务。

2019冠状病毒病后,2020年3月和7月,最脆弱人群的远程紧急护理就诊量出现两次峰值,而2019年3月和4月出现两次峰值。COVID-19后的病例增加可能与2020年3月为回应世界卫生组织宣布COVID-19为全球大流行而突然关闭全州的当面预约有关[17].对3月份激增的另一种解释可能与流感和过敏季节有关,这可能解释了2019年和2020年的激增。此外,由于学年结束,加上7月4日的国家假日,7月的访问量可能有所增加。远程医疗可作为一种适当的干预措施,用于管理大流行期间由于学校和诊所关闭而可能无法获得服务的儿科患者的慢性护理状况[18].

在大流行期间,远程医疗在儿科护理中的使用大幅增加。在未来,远程医疗可能是一种合适的医疗保健提供方式,可以补充现有患者的儿科门诊。尽管在大流行期间远程医疗的使用有所增加,但围绕远程医疗在儿科护理中的有效性和护理质量仍存在悬而未决的问题[19].我们建议整合地理空间技术来评估接入因素,如宽带接入、临床有效性、药物处方率以及儿科患者和提供者对远程医疗的接受程度。

限制

这项研究有几个局限性。虽然远程紧急护理数据是全州范围内的,但它代表了一个单一的虚拟护理中心。患者人口统计表格不包括民族或种族信息,这限制了我们将患者级别的民族数据映射到邮政编码级别的民族数据的能力。在未来,患者的人口统计形式将包括民族和种族领域。2019年和2020年数据的比较可能包括混淆因素,包括营销活动和口碑在增加远程紧急护理就诊量方面的影响。

结论

在COVID-19大流行期间,儿科远程紧急护理就诊的使用率翻了一番。COVID-19后的远程紧急护理就诊大部分来自弱势人群较少的地区。此外,我们的地理空间分析发现,与脆弱人口集中度低的地区相比,脆弱人口集中度高的地理区域的covid -19确诊病例和死亡率明显更高。

利益冲突

没有宣布。

  1. Hakim A, Gaviria-Agudelo C, Edwards K, Olson D, ids远程医疗工作组。2019年美国儿科传染病专家的冠状病毒前疾病远程医疗实践。中华儿科杂志,2004,30 (4):485-491 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  2. 李志强,李志强,李志强,等。儿童癫痫远程保健的障碍、获取和管理。J Telemed Telecare 2020年11月12日1357633x20969531 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  3. Allen HI, Gillespie P, Vazquez-Ortiz M, Murphy AW, Moylett EM.儿科门诊使用远程医疗去除青霉素过敏标签的成本分析。临床经验过敏2021年3月;51(3):495-498。[CrossRef] [Medline
  4. Burke BL, Hall RW,远程保健部分。远程医疗:儿科应用。儿科学2015年7月;136(1):e293-e308 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  5. Sharawat IK, Panda PK.当前COVID-19大流行期间患有偏头痛的儿童和青少年的照护者满意度和远程会诊的有效性。中华儿童神经科学杂志2021年3月36(4):296-303。[CrossRef] [Medline
  6. 欧泽岑,米拉利奥卢,杜尔托,孙曼,张志勇,等。2019年新型冠状病毒疾病期间的电话监测:它是检测慢性肺部疾病儿童急性肺加重的有用诊断工具吗?J Telemed Telecare 2020年11月12日:1357633x20972008。[CrossRef] [Medline
  7. Macy ML, Huetteman P, Kan K.在2019年芝加哥大都市和伊利诺伊州北部的COVID-19居家令后24周内初级保健就诊人数与2019年同期相比的变化。J Prim Care社区卫生2020;11:20 150132720969557 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  8. Marcin JP, Shaikh U, Steinhorn RH。利用远程保健解决农村社区的健康差距。儿科杂志2016年1月;79(1-2):169-176。[CrossRef] [Medline
  9. Braveman P, Gottlieb L.健康的社会决定因素:是时候考虑原因的原因了。公共卫生代表2014;129增刊2:19-31 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  10. 刘世峰,刘志强,刘志强,张志强,等。利用远程医疗促进卫生公平和获取:地理空间评估。J Am Med Inform association 2019 august 01;26(8-9):796-805 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  11. Hamad J, Fox A, Kammire MS, Hollis AN, Khairat S.评估新老远程皮肤科患者在COVID-19大流行期间的经验:横断面调查研究JMIR Dermatol 2021;4(1):e25999 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  12. Waisel D.医疗保健中的弱势群体。中国麻醉学杂志2013年4月26日(2):186-192。[CrossRef] [Medline
  13. 邮政编码表区(zcta)。美国人口普查局,2020年。URL:https://www.census.gov/programs-surveys/geography/guidance/geo-areas/zctas.html[2020-11-28]访问
  14. 关于美国社区调查。美国人口普查局,2020年。URL:https://www.census.gov/programs-surveys/acs/about.html[2020-08-18]访问
  15. 王晓明,王晓明,杨晓明,杨晓明,Padrón中国居民健康状况的社会影响因素分析。美国医学会网络公开赛2020年1月03日;3(1):e1919928 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  16. Khairat S, Liu S, Zaman T, Edson B, Gianforcaro R.决定患者在移动医疗和远程医疗之间选择的因素:预测分析评估。JMIR Mhealth Uhealth 2019 Jun 08;7(6):e13772 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  17. Khairat S,孟C, Xu Y, Edson B, Gianforcaro R.解读COVID-19和虚拟护理趋势:队列研究。JMIR公共卫生监测2020年4月15日;6(2):e18811 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  18. Serlachius A, Badawy SM, Thabrew H.在COVID-19大流行期间,患有慢性疾病的青年面临的社会心理挑战和机会。JMIR儿科家长2020年10月12日;3(2):e23057 [免费全文] [CrossRef] [Medline
  19. Badawy SM, Radovic a .在COVID-19大流行期间远程儿科医疗保健服务的数字方法:现有证据和进一步研究的呼吁。JMIR儿童家长2020年6月25日;3(1):e20049 [免费全文] [CrossRef] [Medline


ACS:美国社区调查
提前:补充营养援助计划
ZCTA:邮政编码制表区


编辑:S Badawy, MD, MS;提交16.12.20;同行评审:J op den Buijs, C Rea;对作者11.04.21的评论;订正版本收到27.05.21;接受21.06.21;发表30.08.21

版权

©Saif Khairat, Phillip McDaniel, Matthew Jansen, Tia Francis, Barbara Edson, Robert Gianforcaro。最初发表在JMIR儿科学与育儿(https://pediatrics.www.mybigtv.com), 30.08.2021。

这是一篇开放获取的文章,根据创作共用署名许可协议(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)的条款发布,允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用最初发表在JMIR儿科学和育儿杂志上的原创作品。必须包括完整的书目信息,https://pediatrics.www.mybigtv.com上的原始出版物的链接,以及此版权和许可信息。


Baidu
map