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Enregistrement W3116537455 · doi:10.1101/2020.12.21.20248686

Knowledge, Attitudes, and Practices of People living with SCI towards COVID-19 and their Psychological State during In-patient Rehabilitation in Bangladesh

2020· preprint· en· W3116537455 sur OpenAlexaff
Mohammad Anwar Hossain, K M Amran Hossain, Mohamed Sakel, Karen Saunders, Rafey Faruqui, Mohammad Sohrab Hossain, Zakir Uddin, Manzur Kader, Lori Maria Walton, Md. Obaidul Haque, Rubayet Shafin, Iqbal Kabir Jahid

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRehabilitationAnxietyTraumatologyDepression (economics)Cross-sectional studyPhysical therapySpinal cord injuryOrthopedic surgeryPsychiatrySpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Study Design A prospective cross-sectional survey. Objective The study aimed to examine the Knowledge, Attitudes, and Practices (KAP) of people living with Spinal cord injury (SCI) towards COVID-19 and their psychological status during in-patient rehabilitation in Bangladesh. Setting The Centre for the Rehabilitation of the Paralyzed (CRP) and the National Institute of Traumatology and Orthopedic Rehabilitation (NITOR), two tertiary level hospitals in Dhaka, Bangladesh. Methods From July to September 2020, a prospective, cross-sectional survey of SCI subjects, 13-78 years of age, carried out in two SCI rehab centers in Bangladesh. Data has been collected by face to face interview through a pretested, and language validated questionnaire on KAP and Depression, Anxiety, Stress (DASS). Ethical approval and trial registration obtained prospectively. As all the patients were previously living with Spinal cord injury (SCI), therefore, all the patients admitted/ attend SCI rehab centers were considered as SCI positive samples. Results A total of 207 people with SCI responded, 87%were male, and 13% were female with mean age34.18±12.9 years. 33.8% was tetraplegic and 66.2% was paraplegic and 63.8% of them were diagnosed ASIA-A, with motor score 45.38±19.5, sensory score 97.2±52, SpO2 95.07±3.3, and Vo2max 35.7±3.7mL/kg/min. 178 people had at least one health issue. Overall knowledge score was 8.59±2.3 out of 12, depression 11.18±8, anxiety 7.72±5.1, and stress was 9.32±6.7 from a total of 21 scores each. There was a correlation between Knowledge and DASS with age (P<.05); and Knowledge with gender (P<.05), and education (P<.01). Binary logistic regression found a higher association of Knowledge and DASS with gender ( OR 6.6, 6.6, .95, 6.6; P<.01); and young age ( OR .418, P<.01), illiterate ( OR 3.81, P<.01), and rural people ( OR .48, P<.05) with knowledge. A linear relation was noted between depression and anxiety scores ( r .45, P<.01) and stress scores ( r .58, P<.01). A positive attitude was reported for the majority of subjects. SCI Persons reported they and the caregiver followed health advisory in consulting health professionals (65.7%), isolation (63.8%), droplet precaution (87.4%), and hygiene (90.3%). Conclusions During in-patient rehabilitation in Bangladesh, the majority of SCI reported that they had communicated with health professionals and practiced behaviors that would reduce transmission and risk of COVID-19.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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