Impact of the Covid-19 Pandemic on Children and Families in PICU Follow-Up Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic disrupted the lives of many families, especially those of children with chronic health problems. Little is known about the impact of this pandemic on the health and well-being of critically ill children and their families after their discharge from pediatric intensive care unit (PICU) hospitalization. This study describes the repercussions of the COVID-19-related lockdown on the physical and psychological wellbeing, quality of life, and access to resources of PICU survivors and their families. This was a prospective cohort study of children and families followed at the Centre Hospitalier Universitaire Ste-Justine PICU follow-up clinic from October 2018 to February 2020. Families were contacted by phone to complete validated questionnaires (Pediatric Quality of Life Inventory, Hospital Anxiety and Depression Scale) and to evaluate the impact of the COVID-19 pandemic on their access to medical care and extrafamilial support. Fifty-five families were contacted between November and December 2020. Quality of life scores were 88.1 ± 16.9 and 83.8 ± 13.9 for physical and psychosocial aspects, respectively. Symptoms of anxiety and depression were detected in 23.6 and 3.6% of respondent parents, respectively. A significant proportion of families reported canceled or delayed health care appointments (65.5%) and difficulty with medication access (12.7%). Twenty-five families (45.5%) reported a significant decrease in income. We could not identify any statistically significant predictors for lower quality of life scores. Difficulty accessing medical care was associated with higher symptoms of anxiety and/or depression in parents on multivariate analysis (p = 0.02). In conclusion, the COVID-19 pandemic has had a significant negative impact on PICU survivors' access to medical resources and extrafamilial support.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».