Fear of COVID-19 Among Patients with Inflammatory Bowel Disease as Compared to Patients with Other Gastrointestinal Conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although several studies have reported the impact of fears relating to coronavirus-19 on several chronic illnesses, there are few studies focused on gastrointestinal conditions. Therefore, the aim of this study was to compare the fear of coronavirus-19 in patients with inflammatory bowel disease to other gastrointestinal conditions and how the fear of COVID-19 manifests across different demographical backgrounds among inflammatory bowel disease respondents. METHODS: Participants with gastrointestinal conditions (age ≥ 18) were recruited from 27 countries. Demographic, clinical, and psychosocial information was collected. An adapted scale for inflammatory bowel disease patients measuring the fear of coronavirus-19 and gastrointestinal-specific fear of coronavirus-19 was used. RESULTS: In 831 participants (312 inflammatory bowel disease), only significant increases in gastrointestinal-fear of coronavirus-19 were found in between inflammatory bowel disease and other gastrointestinal conditions (mean [standard deviation]: 13.5 [5.5] vs 10.9 [5.0], P < .01). Among inflammatory bowel disease respondents, persons on sick leave had significantly more fear of coronavirus-19 than those employed (median [IQR], 31.0 [28.5-39.5] vs 26.0 [20.0-33.0], P = .035) and significantly more gastrointestinal-fear of coronavirus-19 compared to the employed (18.0 [14.5-22.0] vs 13.0 [9.0-17.0], P = .033) or respondents outside of the labor market (12.0 [7.0-16.0], P = .022). Persons living in a rural setting had significantly more fear of coronavirus-19 compared to persons living in regional setting (29.5 [22.0-37.8] vs 25.0 [20.0-31.3], P = .007) and gastrointestinal-fear of coronavirus-19 (15.0 [11.0-19.8] vs 12.0 [9.0-16.0], P = .02). CONCLUSION: Respondents with inflammatory bowel disease are more afraid of coronavirus-19 regarding their disease; especially, persons on sick leave or persons living in a rural setting. This should be taken into consideration to personalize the support that health care providers can offer in mitigating fear related to coronavirus-19.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».