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# 健康科学# 医療システムと質向上

COVID-19が介護施設の住人に与えた影響

パンデミック中のケアホーム利用者の医療パターンと死亡率を調査。

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COVIDCOVID19が介護施設に与えた影響分析する。介護施設の住民向けの医療の変化とリスクを
目次

COVID-19のパンデミックは、大人の社会保障、特に介護施設に大きな影響を与えたよ。パンデミックの第1波の時、介護施設での死亡者数は例年よりもかなり多かったんだ。死亡者は通常より約20%多かったと推定されていて、その多くはCOVID-19によるものとして正式に記録されていなかった。イングランド北東部では、この期間中に介護施設の入居者の中でCOVID関連の死亡割合が最も高かったんだ。

パンデミックの初めの頃は、介護施設の管理にどんなアプローチがベストか明確ではなかった。研究では、COVID-19で入院した高齢患者が長期的に健康と生活の質が低下することが分かったんだ。脆弱な人たちに医療を提供するには、必要な治療を受けさせる一方でウイルスへの暴露を最小限にする慎重な配慮が必要だった。

パンデミックの初期段階では、介護施設のガイドラインがすぐに更新されたよ。2020年2月25日から4月16日まで、イングランド公衆衛生局や健康・社会福祉省から新しい指針がたくさん出されたんだけど、これらのガイドラインはしばしば不明確で従いにくかったんだ。批評家たちは、この時期のイギリスの社会保障への対応は遅くて不十分だったと主張していた。

2020年3月17日、NHSイングランドはすべての非緊急手術を延期し、医療状態が良い入院患者を退院させてスペースを作ることを推奨した。研究によれば、パンデミックの初めに介護施設の入居者による病院でのケアの利用が減ったことが分かった。この減少は、多くの入居者が必要な医療を受けられなくなったことを示唆しているかもしれない。パンデミック初期の国際調査では、医療サービスの変更によって患者に大きな影響が出たと報告した医療専門家が3分の2もいたんだ。

介護施設の入居者は、身体的依存度が高く、認知的問題や様々な健康問題を抱えていることが多く、スタッフや専門家から常にケアを受ける必要がある。多くの入居者は糖尿病や認知症などの既往症を持っていて、これはCOVID-19で亡くなった人たちによく見られる症状だったんだ。

介護施設の患者レベルでのデータは限られていて、病院の記録を使って入居者を特定するのが難しいよ。このデータのギャップは、病院データに依存した研究を制限して、政策決定者がしっかりした証拠に基づいて意思決定をするのを難しくしているんだ。

パンデミック中の介護施設入居者に関する研究

この研究では、パンデミックを通して介護施設の入居者の医療を調べるためにユニークなデータセットを使用したよ。特定の状況、例えばCOVID-19陽性になった場合が、介護施設と病院の間でのケアパターンにどのように影響したかを調査したんだ。目標は、入居者の中で共通のグループを見つけ、彼らの医療行動がCOVID-19に応じてどのように変化したかを理解することだった。

データ収集

この研究で使用したデータは、2018年8月にイングランド北東部で始まったHealthCall Digital Care Homesアプリから得たものだ。介護施設のスタッフはこのアプリを使って情報を収集し、臨床医からのレビューをリクエストするんだ。HealthCallの情報とダーハム郡とダーリントンNHS財団トラストからの8つのデータセットを結びつけて、様々な種類の医療イベントをカバーしたよ。これには地域の施設からのCOVID-19検査の結果も含まれているんだ。

特に、NHS病院で症状があるかウイルスに曝露されたと考えられる人たちのために行われたPillar 1 COVID-19検査のデータを使用したよ。私たちの分析には、異なる場所でのCOVID-19検査の数と結果が含まれている。

コホートとケアパターンの理解

私たちは、データセットの中のNHS番号に基づいて介護施設の入居者を特定したよ。入居者が介護施設に入所した日から亡くなるか、退所するまでの医療イベントを見ていったんだ。私たちが注目したのは、彼らの日々の医療を指すケアの軌跡だよ。

いくつかのケアイベントのカテゴリーを定義した:A&E訪問、入院、外来サービス、地域医療スタッフによる訪問、または医療インタラクションが記録されていない日々など。

シーケンス分析

私たちは、入居者が受けた最初のCOVID-19検査と最初の陽性COVID-19検査という2つの重要なイベントを用いて、10日間の間に4つの異なる医療インタラクションセットを調査したよ。私たちの分析には、記録されたCOVID-19検査のある入居者だけを含めたんだ。私たちは、異なるシーケンス間の距離を計算して、類似性に基づいてグループ分けした。

こうして、入居者の検査前後のケアのパターンを見つけることができたよ。また、年齢、性別、既存の健康状態などの特定の特性が、受けたケアの種類に影響を与えたかを分析した。

主な発見

全体として、122の介護施設で8,702人の入居者を特定したよ。ほとんどの入居者は観察期間中ずっと介護施設にいて、一部は様々な理由で病院に入院していた。

分析の結果、糖尿病と認知症が常に高いレベルのケアに関連していることが明らかになった。特に、糖尿病の入居者はCOVID-19検査の前後に集中的なケアを受けているクラスターに頻繁に見られたんだ。

興味深いことに、COVID-19が陽性だった多くの入居者は、検査の前にすでに病院に入院していたことも分かった。これは、他の病状のために入院していた可能性があり、入院時にCOVID-19の検査を受けたことを示唆しているんだ。

死亡率への影響

研究では、受けたケアの種類によって死亡率がどのように変わるかが強調された。糖尿病や認知症のような既存の健康状態を持つ入居者において、COVID-19検査の後28日以内での死亡率に明らかな違いがあった。入院ケアを受けた人たちは、介護施設に留まった人たちに比べて一般的に死亡率が高かったんだ。

ケアの移行

私たちは、入居者がCOVID-19検査の前後で異なるケアの状態にどのように移行したかを視覚的に示すためにビジュアルエイドを使ったよ。調査結果は、多くの入居者が最初の陽性検査の後10日間ずっと介護施設に留まっていたことを示していて、一部は病院に移動していた。これは、病院ケアの改善が必要か、介護施設が入居者の健康をもっと効果的に管理できる可能性があることを示唆しているんだ。

直面した課題

この研究はいくつかの制限があったよ。まず、データセットにはプライマリケアのデータが含まれていなかったから、重要な情報が欠けている可能性があるんだ。糖尿病や認知症に関するデータのほとんどが病院の記録から来ているため、私たちはすでに外部の助けを求めたより重症な入居者だけを捉えたかもしれない。

さらに、COVID-19検査のデータには特定の検査のみが含まれていて、入居者の健康状態の理解にバイアスをかける可能性があるよ。多くの検査は入院時に行われていて、ウイルスが入院の主な理由ではなかった可能性を示唆しているんだ。

結論

この研究は、パンデミック中の介護施設の入居者の医療パターンを詳しく見る重要な機会を提供するよ。さまざまなデータセットを結びつけることで、対処すべきトレンドやギャップを特定できるんだ。このデータは、特にCOVID-19のような危機の時期に、介護施設の脆弱な人々の医療を改善するための将来の政策を導く手助けになるよ。

介護施設の入居者をどのようにサポートし、必要な医療を確実に受けられるようにするかを完全に理解するためには、さらなる探求が必要だね。この研究は、今後の健康戦略を形成するために利用可能なデータを活用する重要性を強調しているよ。

オリジナルソース

タイトル: Understanding Health Service Utilisation Patterns for Care Home Residents During the COVID-19 Pandemic using Routinely Collected Healthcare Data

概要: BackgroundHealthcare in care homes during the COVID-19 pandemic required a balance, providing treatment while minimising exposure risk. Policy for how residents should receive care changed rapidly throughout the pandemic. A lack of accessible data on care home residents over this time meant policy decisions were difficult to make and verify. This study investigates common patterns of healthcare utilisation for care home residents in relation to COVID-19 testing events, and associations between utilisation patterns and resident characteristics. MethodsLinked datasets including secondary care, community care and a care home telehealth app are used to define daily healthcare utilisation sequences for care home residents. We derive four 10-day sets of sequences related to Pillar 1 COVID-19 testing; before [1] and after [2] a residents first positive test and before [3] and after [4] a residents first test. These sequences are clustered, grouping residents with similar healthcare patterns in each set. Association of individual characteristics (e.g. health conditions such as diabetes and dementia) with healthcare patterns are investigated. ResultsWe demonstrate how routinely collected health data can be used to produce longitudinal descriptions of patient care. Clustered sequences [1,2,3,4] are produced for 3,471 care home residents tested between 01/03/2020-01/09/2021. Clusters characterised by higher levels of utilisation were significantly associated with higher prevalence of diabetes. Dementia is associated with higher levels of care after a testing event, and appears to be correlated with a hospital discharge after a first test. Residents discharged from inpatient care within 10 days of their first test had the same mortality rate as those who stayed in hospital. ConclusionWe provide longitudinal, resident-level data on care home resident healthcare during the COVID-19 pandemic. We find that vulnerable residents were associated with higher levels of healthcare usage despite the additional risks. Implications of findings are limited by the challenges of routinely collected data. However, this study demonstrates the potential for further research into healthcare pathways using linked, routinely collected datasets.

著者: Alex Garner, N. Preston, C. Caiado, E. Stubington, B. Hanratty, J. Limb, S. Mason, J. Knight

最終更新: 2023-07-12 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.07.11.23292499

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.07.11.23292499.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。

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