Physical function and fatigue recovery at <scp>6 months</scp> after hospitalization for <scp>COVID</scp>‐19
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There are an increasing number of individuals with long-term symptoms of coronavirus-19 disease (COVID-19); however, the prognosis for recovery of physical function and fatigue after COVID-19 is uncertain. OBJECTIVE: To report the changes in functional recovery between 1 and 6 months after hospitalization of adults hospitalized for COVID-19 and explore the baseline factors associated with physical function recovery. DESIGN: A prospective cohort study. SETTING: Tertiary care hospital. PARTICIPANTS: U.S. adult COVID-19 survivors. INTERVENTION: N/A. MAIN OUTCOME MEASURES: Telephone interviews assessed three outcome domains: basic and instrumental activities of daily living (ADLs) performance, fatigue, and general physical function (Health Assessment Questionnaire [HAQ]). RESULTS: The age of participants (n = 92) ranged from 22 to 95 years (54.3 ± 17.2). Across outcome domains, a majority (63%-67%) of participants developed new ADL impairment, fatigue, or worsening HAQ severity by 1 month. Of those, 50%-79% partially or fully recovered by 6 months, but 21%-50% did not recover at least partially. Fifteen to 30% developed new impairment between 1 and 6 months. For those without any improvement in ADL impairments at 6 months, lower socioeconomic status was significantly more common (p = .01) and age ≥ 65 (p = .06), trending toward being more common. CONCLUSION: In this cohort, a substantial proportion of the participants who developed new ADL impairment, worsening fatigue, or HAQ severity after hospitalization for COVID-19 did not recover at least partially by 6 months after discharge. Evaluating functional status 1 month after discharge may be important in understanding functional prognosis and recovery after hospitalization for COVID-19.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».