Bereavement outcomes in family members of those who died in acute care hospitals before and during the first wave of COVID-19: A cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic has caused millions of deaths worldwide, leading to symptoms of grief among the bereaved. Neither the burden of severe grief nor its predictors are fully known within the context of the pandemic. Aim: To determine the prevalence and predictors of severe grief in family members who were bereaved early in the COVID-19 pandemic. Design: Prospective, matched cohort study. Setting/Participants: Family members of people who died in an acute hospital in Ottawa, Canada between November 1, 2019 and August 31, 2020. We matched relatives of patients who died of COVID (COVID +ve) with those who died of non-COVID illness either during wave 1 of the pandemic (COVID −ve) or immediately prior to its onset (pre-COVID). We abstracted decedents’ medical records, contacted family members >6 months post loss, and assessed grief symptoms using the Inventory of Complicated Grief-revised. Results: We abstracted data for 425 decedents (85 COVID +ve, 170 COVID −ve, and 170 pre-COVID), and 110 of 165 contacted family members (67%) consented to participate. Pre-COVID family members were physically present more in the last 48 h of life; the COVID +ve cohort were more present virtually. Overall, 35 family members (28.9%) had severe grief symptoms, and the prevalence was similar among the cohorts ( p = 0.91). Grief severity was not correlated with demographic factors, physical presence in the final 48 h of life, intubation, or relationship with the deceased. Conclusion: Severe grief is common among family members bereaved during the COVID-19 pandemic, regardless of the cause or circumstances of death, and even if their loss took place before the onset of the pandemic. This suggests that aspects of the pandemic itself contribute to severe grief, and factors that normally mitigate grief may not be as effective.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».