MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3186939453 · doi:10.2196/30460

Determinants of Shielding Behavior During the COVID-19 Pandemic and Associations With Well-being Among National Health Service Patients: Longitudinal Observational Study

2021· article· en· W3186939453 sur OpenAlexvenueno aff
Patrik Bächtiger, Alexander Adamson, William A Maclean, Mihir A Kelshiker, Jennifer K Quint, Nicholas S. Peters

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilRosetrees TrustNational Institute for Health and Care ResearchBritish Heart FoundationNIHR Imperial Biomedical Research CentreImperial Health CharityImperial College LondonPfizer
Mots-clésMedicineLongitudinal studyFamily medicineOdds ratioPopulationPandemicDemographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The UK National Health Service (NHS) classified 2.2 million people as clinically extremely vulnerable (CEV) during the first wave of the 2020 COVID-19 pandemic, advising them to "shield" (to not leave home for any reason). OBJECTIVE: The aim of this study was to measure the determinants of shielding behavior and associations with well-being in a large NHS patient population for informing future health policy. METHODS: Patients contributing to an ongoing longitudinal participatory epidemiology study (Longitudinal Effects on Wellbeing of the COVID-19 Pandemic [LoC-19], n=42,924) received weekly email invitations to complete questionnaires (17-week shielding period starting April 9, 2020) within their NHS personal electronic health record. Question items focused on well-being. Participants were stratified into four groups by self-reported CEV status (qualifying condition) and adoption of shielding behavior (baselined at week 1 or 2). The distribution of CEV criteria was reported alongside situational variables and univariable and multivariable logistic regression. Longitudinal trends in physical and mental well-being were displayed graphically. Free-text responses reporting variables impacting well-being were semiquantified using natural language processing. In the lead up to a second national lockdown (October 23, 2020), a follow-up questionnaire evaluated subjective concern if further shielding was advised. RESULTS: The study included 7240 participants. In the CEV group (n=2391), 1133 (47.3%) assumed shielding behavior at baseline, compared with 633 (13.0%) in the non-CEV group (n=4849). CEV participants who shielded were more likely to be Asian (odds ratio [OR] 2.02, 95% CI 1.49-2.76), female (OR 1.24, 95% CI 1.05-1.45), older (OR per year increase 1.01, 95% CI 1.00-1.02), living in a home with an outdoor space (OR 1.34, 95% CI 1.06-1.70) or three to four other inhabitants (three: OR 1.49, 95% CI 1.15-1.94; four: OR 1.49, 95% CI 1.10-2.01), or solid organ transplant recipients (OR 2.85, 95% CI 2.18-3.77), or have severe chronic lung disease (OR 1.63, 95% CI 1.30-2.04). Receipt of a government letter advising shielding was reported in 1115 (46.6%) CEV participants and 180 (3.7%) non-CEV participants, and was associated with adopting shielding behavior (OR 3.34, 95% CI 2.82-3.95 and OR 2.88, 95% CI 2.04-3.99, respectively). In CEV participants, shielding at baseline was associated with a lower rating of mental well-being and physical well-being. Similar results were found for non-CEV participants. Concern for well-being if future shielding was required was most prevalent among CEV participants who had originally shielded. CONCLUSIONS: Future health policy must balance the potential protection from COVID-19 against our findings that shielding negatively impacted well-being and was adopted in many in whom it was not indicated and variably in whom it was indicated. This therefore also requires clearer public health messaging and support for well-being if shielding is to be advised in future pandemic scenarios.

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)0,004
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Public Health and Surveillance→Même sujetCOVID-19 and Mental Health→Travaux en français237 207→