1. Acute Coronary Syndrome During the Era of COVID-19: Perspective and Implications Using Google Trends
- Author
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Juan A. Quintero-Martinez, MD, Joaquin Espinoza, MD, Diego Celli, MD, Carlos Vergara-Sanchez, MD, Jonathan Salter, MD, William Aitken, MD, Igor Palacios, MD, Mauricio G. Cohen, MD, Pablo Rengifo-Moreno, MD, Eduardo de Marchena, MD, Rosario Colombo, MD, Carlos E. Alfonso, MD, and George R. Marzouka, MD
- Subjects
Diseases of the circulatory (Cardiovascular) system ,RC666-701 - Abstract
Background: Acute coronary syndrome (ACS) hospital admissions decreased during the start of the COVID-19 outbreak. Information is limited on how Google searches were related to patients' behaviour during this time. Methods: We examined de-identified data from 2019 through 2020 regarding the following monthly items: (i) admissions for ACS from the Veterans Affairs Healthcare System; (ii) out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) from the National Emergency Medical Services Information System (NEMSIS) public dataset; and (iii) Google searches for “chest pain,” “coronavirus,” “chest pressure,” and “hospital safe” from Google Trends. We analyzed the trends for ACS admissions, OHCA, and Google searches. Results: During the early months of the first COVID-19 outbreak, the following occurred: (i) Veterans Affairs data showed a significant reduction in ACS admissions at a national and regional (Florida) level; (ii) the NEMSIS database showed a marked increase in OHCA at a national level; and (iii) Google Trends showed a significant increase in the before-mentioned Google searches at a national and regional level. Conclusions: ACS hospital admissions decreased during the beginning of the pandemic, likely owing to delayed healthcare utilization secondary to patients fear of acquiring a COVID-19 infection. Concordantly, the volume of Google searches for hospital safety and ACS symptoms increased, along with OHCA events, during the same time. Our results suggest that Google Trends may be a useful tool to predict patients’ behaviour and increase preparedness for future events, but statistical strategies to establish association are needed. Résumé: Contexte: Les admissions à l’hôpital pour un syndrome coronarien aigu (SCA) ont diminué au début de la pandémie de COVID-19. Or, il existe peu de données sur les recherches effectuées par les patients dans Google pendant cette période. Méthodologie: Nous avons examiné des données mensuelles dépersonnalisées de 2019 à 2020 sur les éléments suivants : i) admissions pour un SCA dans le système de santé de Veterans Affairs aux États-Unis; ii) arrêts cardiaques extrahospitaliers (ACEH) de l’ensemble de données publiques du National Emergency Medical Services Information System (NEMSIS); et iii) les recherches dans Google selon Google Trends pour « chest pain » (douleur thoracique), « coronavirus », « chest pressure » (oppression thoracique) et « hospital safe » (sécurité dans les hôpitaux). Nous avons également analysé les tendances relatives aux admissions pour un SCA, aux ACEH et aux recherches dans Google. Résultats: Pour les premiers mois de la première vague de COVID-19, les observations sont les suivantes : i) les données de Veterans Affairs ont montré une réduction significative des admissions pour un SCA à l’échelle nationale et régionale (Floride); ii) la base de données du NEMSIS a montré une augmentation marquée des ACEH à l’échelle nationale; et iii) les tendances observées au moyen de Google Trends indiquent une augmentation significative à l’échelle nationale et régionale des recherches dans Google à l’aide des termes mentionnés précédemment. Conclusions: Les admissions à l’hôpital pour un SCA ont diminué au début de la pandémie, probablement en raison de la crainte des patients de contracter la COVID-19, qui les a amenés à repousser le recours à des soins de santé. Pendant la même période, le volume des recherches dans Google à propos de la sécurité dans les hôpitaux et les symptômes de SCA a augmenté, tout comme le nombre d’ACEH. Nos résultats semblent indiquer que Google Trends pourrait être un outil pratique pour prédire les comportements des patients et mieux se préparer aux événements futurs, mais il convient d’élaborer des stratégies statistiques permettant de mieux caractériser ces liens.
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- 2024
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