Self-management strategies to consider to combat endometriosis symptoms during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The care of patients with endometriosis has been complicated by the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Medical and allied healthcare appointments and surgeries are being temporarily postponed. Mandatory self-isolation has created new obstacles for individuals with endometriosis seeking pain relief and improvement in their quality of life. Anxieties may be heightened by concerns over whether endometriosis may be an underlying condition that could predispose to severe COVID-19 infection and what constitutes an appropriate indication for presentation for urgent treatment in the epidemic. Furthermore, the restrictions imposed due to COVID-19 can impose negative psychological effects, which patients with endometriosis may be more prone to already. In combination with medical therapies, or as an alternative, we encourage patients to consider self-management strategies to combat endometriosis symptoms during the COVID-19 pandemic. These self-management strategies are divided into problem-focused and emotion-focused strategies, with the former aiming to change the environment to alleviate pain, and the latter address the psychology of living with endometriosis. We put forward this guidance, which is based on evidence and expert opinion, for healthcare providers to utilize during their consultations with patients via telephone or video. Patients may also independently use this article as an educational resource. The strategies discussed are not exclusively restricted to consideration during the COVID-19 pandemic. Most have been researched before this period of time and all will continue to be a part of the biopsychological approach to endometriosis long after COVID-19 restrictions are lifted.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».