Survey of the Impact of COVID-19 on Chronic Liver Disease Patient Care Experiences and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The COVID-19 pandemic has a secondary impact on the health of patients with chronic liver disease (CLD). Our objective was to study this impact on care provision, telemedicine, and health behaviours in CLD patients. Methods CLD patients of an urban gastroenterology clinic who attended a telemedicine appointment between March 17, 2020 and September 17, 2020, completed an online survey on care delays, health behaviours, and experience with telemedicine. Chart review was conducted in 400 randomly selected patients: 200 charts from during the pandemic were compared to 200 charts the previous year. Data were extracted for clinicodemographic variables, laboratory investigations, and clinical outcomes. Results Of 399 patients invited to participate, 135 (34%) completed the online survey. Fifty (39%) patients reported 83 care delays due to the COVID-19 pandemic, with the majority (71%) of delays persisting beyond 2 months. Ninety-five (75%) patients were satisfied with telemedicine appointments. There was a longer delay between lab work and appointments in patients seen during the pandemic compared to 2019 (P = 0.01). Compared to the year prior, during the COVID pandemic, there was a similar number of cases of cirrhosis decompensation (n = 26, 13% versus n = 22, 11%) and hospitalization (n = 12, 6% versus n = 5, 3%). Conclusion The COVID-19 pandemic has led to care delays for CLD outpatients, with most delays on the scale of months. These patient-reported experiences and clinical observations can direct optimization of CLD care as effects from the pandemic evolve.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».