COVID-19 associated anxiety enhances tinnitus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To investigate if the anxiety associated with COVID-19 is a promoting factor to tinnitus. Methods A retrospective research design was used to compare the clinical characteristics of tinnitus between the patients in 2020 under pandemic pressure and those from the matching period in 2019. While anxiety was quantified using the Zung’s Self-rating Anxiety Scale (SAS), tinnitus severity was evaluated using the Tinnitus Handicap Inventory (THI) questionnaire and the test of minimum masking level (MML). The assessments were repeated after the sound therapy plus educational counselling (STEC) and compared with EC alone therapy. Results A large increase in anxiety was evident in 2020 in both case rate and SAS. The treatment of both methods was less effective in 2020. SAS, THI and MML were all deteriorated after the EC alone treatment in 2020, while an improvement was seen in 2019. This suggests that EC alone could not counteract the stress by COVID-19 at all, and the stress, if not managed well, can significantly increase the severity of tinnitus and associated anxiety. Conclusions By using the EC subgroup in virtual control, we conclude that anxiety can serve as a promoting factor to tinnitus. We believe that this is the first study report that confirm the causative/promotive role of anxiety on tinnitus.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 ».