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Enregistrement W4290727496 · doi:10.1007/s00415-022-11295-5

The late onset of emotional distress in people with progressive multiple sclerosis during the Covid-19 pandemic: longitudinal findings from the CogEx study

2022· article· en· W4290727496 sur OpenAlexafffund
Anthony Feinstein, Maria Pia Amato, Giampaolo Brichetto, Jeremy Chataway, Nancy D. Chiaravalloti, Gary Cutter, Ulrik Dalgas, John DeLuca, Rachel Farrell, Peter Feys, Massimo Filippi, Jennifer Freeman, Matilde Inglese, Cecilia Meza, Robert W. Motl, Maria A. Rocca, Brian M. Sandroff, Amber Salter

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesMultiple Sclerosis Society of Canada
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicNeurologyNeuroradiologyMultiple sclerosis2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)DistressMedicineEmotional distressLongitudinal studyPsychologyPsychiatryVirologyClinical psychologyAnxietyInternal medicinePathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: An earlier follow-up study from the CogEx rehabilitation trial showed little change in symptoms of depression, anxiety and psychological distress during the first COVID-19 lockdown compared to pre-pandemic measurements. Here, we provide a second follow-up set of behavioral data on the CogEx sample. METHODS: This was an ancillary, longitudinal follow-up study in CogEx, a randomized controlled trial of exercise and cognitive rehabilitation in people with progressive MS involving 11 centres in North America and Europe. Only individuals impaired on the Symbol Digit Modalities Test (SDMT) were included. Participants repeated the COVID Impact survey administered approximately a year later and completed self-report measures of depression, anxiety and MS symptoms that had been obtained at the trial baseline and during the first COVID Impact survey. Participants who completed the second COVID Impact follow-up were included. To identify predictors of the participants' ratings of their mental and physical well-being, step-wise linear regression was conducted. RESULTS: Of the 131 participants who completed the first COVID impact survey, 74 participants completed the second follow-up survey (mean age 52 (SD = 6.4) years, 62.2% female, mean disease duration 16.4 (SD = 9.0) years, median EDSS 6.0). Pandemic restrictions prevented data collection from sites in Denmark and England (n = 57). The average time between measurements was 11.4 (SD = 5.56) months. There were no significant differences in age, sex, EDSS, disease course and duration between those who participated in the current follow-up study (n = 74) and the group that could not (n = 57). One participant had COVID in the time between assessments. Participants now took a more negative view of their mental/psychological well-being (p = 0.0001), physical well-being (p = 0.0009) and disease course (p = 0.005) compared to their last assessment. Depression scores increased on the HADS-depression scale (p = 0.01) and now exceeded the clinically significant threshold of ≥ 8.0 for the first time. Anxiety scores on the HADS remained unchanged. Poorer mental well-being was predicted by HADS depression scores (p = 0.012) and a secondary-progressive disease course (p = 0.0004). CONCLUSIONS: A longer follow-up period revealed the later onset of clinically significant depressive symptoms on the HADS and a decline in self-perceptions of mental and physical well-being associated with the COVID-19 pandemic relative to the first follow-up data point. TRIAL REGISTRATION: The trial was registered on September 20th 2018 at www. CLINICALTRIALS: gov having identifier NCT03679468. Registration was performed before recruitment was initiated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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