Fear associated with COVID-19 in neovascular age-related macular degeneration patients
Notice bibliographique
Résumé
Purpose : Since the beginning of the COVID-19 pandemic, news related to the pandemic have created a feeling of fear, particularly among high-risk groups including elderly patients. We performed a prospective, cross-sectional study to assess the fear associated with COVID-19 and the fear of vision decrease related to the delay of treatment inneovascular age related macular degeneration patients (nAMD) during the pandemic. Methods : 160 actively treated nAMD patients were enrolled between September to November 2020 in a tertiary university hospital in Quebec, Canada. Exclusion criteria included: patients with memory disorders and patients with incomplete questionnaire. For each participant, demographic and clinical data were collected. The fear was rated in a questionnaire composed of two sections: the Fear of COVID-19 Scale (FCV-19S) and eight additional questions to assess ophthalmology-related COVID-19 statements. A multivariate linear regression model was built for FCV-19S score and a multivariable ordinal regression model for ophthalmology-related statements. Results : The mean level of FCV-19S was 17.05±4.38. In the multivariate analysis, it was significantly higher in women (p<0.001) and patients with elementary school level (compared to high school education level) (p=0.009). In the ophthalmology-related statements, 16% of patients feared vision loss because of difficulties in maintaining regular follow-ups during the pandemic. The female gender was significantly associated with a higher tendency to postpone their appointment (p=0.03) and to prefer “sacrificing” their vision to avoid contracting COVID-19 (p=0.05). No association was found between the patients' underlying nAMD characteristics (visual acuity, bilaterality, duration) and higher fear of vision loss. Conclusions : Despite the massive impact the pandemic has had on our functioning in most aspects of life, the anxiety related to COVID-19 and delaying ophthalmology treatments remained relatively low in nAMD patients. Greater explanations to address this fear may reduce anxiety level, especially among female patients and those with an elementary school education level.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».