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Enregistrement W3161701439 · doi:10.1101/2021.05.04.21255000

COVID-19 Compromises in the Medical Practice and the Consequential Effect on Endometriosis Patients

2021· preprint· en· W3161701439 sur OpenAlexaff
Matilda Shaked Ashkenazi, Ole Linvåg Huseby, Gard Kroken, Adrián Soto-Mota, Marius Pents, Alessandra Loschiavo, Roksana Lewandowska, Grace Tran, Sebastian Kwiatkowski

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometriosis Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndometriosisPandemicMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInfertilityQuality of life (healthcare)Pelvic painCross-sectional studyGynecologyInternal medicineSurgeryPathologyNursingPregnancyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background and purpose In response to the ongoing coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, self-isolation practices aimed to curb the spread of COVID-19 have severely complicated the medical management of patients suffering from endometriosis and their physical and mental well- being. Endometriosis, the main cause for chronic pelvic pain (CPP), is a highly prevalent disease characterized by the presence of endometrial tissue in locations outside the uterine cavity that affects up to 10% of women in their reproductive age. This study aimed to explore the effects of the global COVID-19 pandemic on patients suffering from endometriosis across multiple countries, and to investigate the different approaches to the medical management of these patients based on their self-reported experiences. Methods A cross-sectional survey, partially based on validated quality of life questionnaires for endometriosis patients, was initially created in English, which was then reviewed by experts. Through the process of assessing face and content validity, the questionnaire was then translated to fifteen different languages following the WHO recommendations for medical translation. After evaluation, the questionnaire was converted into a web form and distributed across different platforms. An analysis of 2964 responses of participants from 59 countries suffering from self-reported endometriosis was then conducted. Results The data shows an association between COVID-19 imposed compromises with the reported worsening of the mental state of the participants, as well as with the aggravation of their symptoms. For the 1174 participants who had their medical appointments cancelled, 43.7% (n=513) reported that their symptoms had been aggravated, and 49.3% (n=579) reported that their mental state had worsened. In comparison, of the 1180 participants who kept their appointments, only 29.4% (n=347) stated that their symptoms had been aggravated, and 27.5% (n=325) stated their mental health had worsened. 610 participants did not have medical appointments scheduled, and these participants follow a similar pattern as the participants who kept their appointments, with 29.0% (n=177) reporting aggravation of symptoms and 28.2% (n=172) reporting that their mental state had worsened. Conclusions These findings suggest that COVID-19 pandemic has had a clinically significant negative effect on the mental and physical well-being of participants suffering from endometriosis based on their self-reported experiences. Thus, they show the importance of further assessment and reevaluation of the current and future management of this condition in medical practices worldwide.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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