Impatto dell'epidemia di COVID-19 sui pazienti non COVID-19 (NoCOVImpact)

L'analisi dei vari risultati verrà effettuata su tutti gli HUG e sui vari ospedali/cliniche del cantone.

Verrà eseguita un'analisi di sopravvivenza per l'esito della morte o del riospedalizzazione, con un confronto per ciascun periodo.

Dopo l'evoluzione dell'epidemia, infine, i risultati saranno confrontati tra i periodi pre-COVID (dal 01 marzo 2019 al 28 febbraio 2020) rispetto al per-COVID (dal 1 marzo 2020 al 28 febbraio 2022) e rispetto al post-COVID (dal 1 marzo 2022 al 28 febbraio 2023). E il confronto verrebbe eseguito tra i periodi durante l'onda (per-onda) rispetto ai periodi inter-onda.

Una descrizione sarà fatta in numero (%) per i dati numerici e in mediana (IQR) per i dati quantitativi. I confronti univariati tra i diversi periodi saranno effettuati mediante test statistici, parametrici e non, adattati in funzione dei dati (Chi2 o test di Fisher per i dati qualitativi, test di Student o Mann-Whitney-Wilcoxon per i dati quantitativi). La significatività statistica verrà mantenuta in caso di p <0,05.

L'analisi multivariata sarà effettuata mediante regressione logistica per l'outcome principale e mediante modello di Cox per l'analisi di sopravvivenza. Diverse variabili saranno incluse nei modelli, compresi i dati su sesso, età e comorbidità, così come qualsiasi variabile con una differenza con p <0,2 nell'analisi univariata.

Le analisi secondarie saranno effettuate per patologia (come diagnosi principale) secondo i risultati specifici definiti per ogni situazione. Nell'analisi retrospettiva, questi dati specifici saranno relativamente limitati nell'area HUG dell'analisi completa che riunisce circa 240.000 ricoveri ospedalieri. I dati dei risultati principali saranno completi senza dati mancanti. D'altra parte, trattandosi di dati retrospettivi, è possibile che manchino alcune variabili importanti. In questo caso, gli altri dati del paziente con dati mancanti non verranno inclusi nelle analisi multivariate. In caso di dati mancanti superiori al 10%, può essere effettuata una seconda analisi di sensitività previa sostituzione dei dati mancanti con un metodo di imputazione multipla.