Quality of life during the epidemic of COVID-19 and its associated factors among enterprise workers in East China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The COVID-19 related lockdown and home confinement might have an important impact on the quality of life in enterprise workers. We investigated the quality of life during the epidemic in enterprise workers who just returned to work, and assessed its potential influencing factors to have a better understanding of the impact of COVID-19 epidemic lockdown and home confinement.Methods: This was a cross-sectional study of enterprise workers conducted in Deqing and Taizhou, Zhejiang Province, China. The Chinese version of EQ5D was used to assess life quality, and information about general characteristics and COVID-19 related factors was collected by a structured questionnaire, which was distributed through the social application “WeChat”.Results: A total of 2,435 participants were enrolled, 59.5% of which worked in Deqing. About 50% of the participants reported worries about the COVID-2019 epidemic and 40.1% had a centralized or home quarantine during the epidemic. The mean EQ-5D score and VAS were 0.990 and 93.5. Multiple logistic regression showed that the quality of life measures was related to physical activities (ORad=0.46) and keeping home ventilation (ORad=0.04) in Deqing, and were related to wearing a mask when going out (ORad=0.35), keeping home ventilation (ORad=0.16), unmarried status (ORad=2.38) and having a centralized or home quarantine (ORad=1.64) in Taizhou,Conclusions: The quality of life for returning enterprise workers in areas with different risks of COVID-19 was affected by different factors. Associated factors identified from this study would help develop proper intervention measures for enterprise workers to reduce the impact of large-scale public health events like the COVID-19 on their quality of life.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».