Influence of COVID 19 on patients/parents fears, schooling after lock down and use of telemedicine in a German pediatric diabetes center
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To analyze the influence of COVID 19 Pandemia on fear of patients and parents, schooling after lock down and use of telemedicine. Methods: The abstract presents preliminary data of an ongoing survey because late bracking abstracts are not planned for the meeting. The questionnaire includes 6 questions of general aspects (age, treatment, kind of school, who answers the questions) 7 items regarding fears of infection, fears of problems in supply with material and insulin, 2 items regarding problems with restarting school or kindergarden, and 5 items regarding telemedicine in pandemia. All data were analyzed as descriptive data. At least 250 questionnaires will be analyzed finally. Results: Till now 99 participants (62 parents and 37 adolescents answered) were analyzed. The mean age of the group was 12 years, 53% used CSII 46%injection therapy. 28 participants were afraid of getting a corona infection. Even more (40%) were afraid of problems with a corona infection because of diabetes. Information about potential problems were drawn from press (19%), www (13%), social networks (4%), experts (3%). One quarter was afraid of shortness in supply with material, these families increased their stock at home. Even more (35%) were afraid of problems with insulin supply, half of them increased the stock of insulin. Only a few families reported problems with going back to school (15%), many because of fears of the school due to higher risk with diabetes. 60% used a telemedicine offer especially to reduce contact. However only 35% would use a permanent offer for telemedicine. Most families appreciate personal outpatient contact (86%). Conclusions: Many families report fears of COVID infection especially in the light of having diabetes. Even more are afraid of shortage in supply for diabetes treatment. Telemedicine was well accepted in the time of lock down, after this patients however prefer personal contact in the outpatient clinic.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».