The psychological burden of waiting for procedures and patient‐centred strategies that could support the mental health of wait‐listed patients and caregivers during the COVID‐19 pandemic: A scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Waiting for procedures delayed by COVID-19 may cause anxiety and related adverse consequences. OBJECTIVE: To synthesize research on the mental health impact of waiting and patient-centred mitigation strategies that could be applied in the COVID-19 context. METHODS: Using a scoping review approach, we searched 9 databases for studies on waiting lists and mental health and reported study characteristics, impacts and intervention attributes and outcomes. RESULTS: We included 51 studies that focussed on organ transplant (60.8%), surgery (21.6%) or cancer management (13.7%). Most patients and caregivers reported anxiety, depression and poor quality of life, which deteriorated with increasing wait time. The impact of waiting on mental health was greater among women and new immigrants, and those of younger age, lower socio-economic status, or with less-positive coping ability. Six studies evaluated educational strategies to develop coping skills: 2 reduced depression (2 did not), 1 reduced anxiety (2 did not) and 2 improved quality of life (2 did not). In contrast, patients desired acknowledgement of concerns, peer support, and periodic communication about wait-list position, prioritization criteria and anticipated procedure date. CONCLUSIONS: Findings revealed patient-centred strategies to alleviate the mental health impact of waiting for procedures. Ongoing research should explore how to optimize the impact of those strategies for diverse patients and caregivers, particularly in the COVID-19 context. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Six patients and four caregivers waiting for COVID-19-delayed procedures helped to establish eligibility criteria, plan data extraction and review a draft and final report.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle