Effects of the COVID‐19 Pandemic on Patients Living With Vasculitis
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to analyze the concerns and health‐related behaviors in patients with vasculitis during the early phase of the coronavirus disease 2019 (COVID‐19) pandemic in North America. Patients with vasculitis in North America were invited to complete an online survey through the Vasculitis Patient‐Powered Research Network in collaboration with the Vasculitis Foundation and the Relapsing Polychondritis Foundation. Questions focused on concerns and behaviors related to doctors’ visits, tests, medication, and telehealth use. Factors affecting their concern and health‐related behaviors were determined. Data from 662 patients were included: 90% of patients were White, 78% were women, 83% expressed moderate or high levels of concern about COVID‐19, and 87% reported that their vasculitis moderately or extremely affected their level of concern. Older age, female sex, lung disease, and immunosuppression were associated with greater concern. Doctors’ visits, laboratory tests, and other tests were avoided by 66%, 46%, and 40% of patients, respectively. Younger age, urban location, higher income, higher concern levels, and prednisone use (>10 mg/day) were associated with greater likelihood of avoiding visits or tests. Ten percent of patients on immunosuppressive therapy stopped their medication. Twenty‐nine percent patients on rituximab avoided an infusion. Forty‐four percent of patients had telehealth visits; more visits were reported for younger patients, for patients on glucocorticoids, and in Canada versus the United States. During the COVID‐19 pandemic, patients with vasculitis have high levels of concern and exhibit potentially harmful health‐related behaviors. Health care use varies across different demographic groups and geographic regions. Specific strategies are warranted to facilitate engagement of these patients with the health care system during the pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».