Psychological Impact of COVID-19 on People with Pre-Existing Chronic Disease
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has caused an increase in anxiety and depression levels across broad populations. While anyone can be infected by the virus, the presence of certain chronic diseases has been shown to exacerbate the severity of the infection. There is a likelihood that knowledge of this information may lead to negative psychological impacts among people with chronic illness. We hypothesized that the pandemic has resulted in increased levels of anxiety and depression symptoms among people with chronic illness. We recruited 540 participants from the ongoing Prospective Urban and Rural Epidemiology (PURE) study in British Columbia, Canada. Participants were asked to fill out an online survey that included the Hospital Anxiety Depression Scale (HADS) to assess anxiety and depression symptoms. We tested our hypothesis using bivariate and multivariable linear regression models. Out of 540 participants, 15% showed symptoms of anxiety and 17% reported symptoms of depression. We found no significant associations between having a pre-existing chronic illness and reporting higher levels of anxiety or depression symptoms during COVID-19. Our results do not support the hypothesis that having a chronic illness is associated with greater anxiety or depression symptoms during the COVID-19 pandemic. Our results were similar to one study but in contrast with other studies that found a positive association between the presence of chronic illness and developing anxiety or depression during this pandemic.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».