Continuity of Care Among Postmenopausal Women With Cardiometabolic Diseases in the United States Early During the COVID-19 Pandemic: Findings From the Women’s Health Initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In response to the COVID-19 pandemic, public health measures, including stay-at-home orders, were widely instituted in the United States by March 2020. However, few studies have evaluated the impact of these measures on continuity of care among older adults living with chronic diseases. METHODS: Beginning in June 2020, participants of the national Women's Health Initiative (WHI) (N = 64 061) were surveyed on the impact of the pandemic on various aspects of their health and well-being since March 2020, including access to care appointments, medications, and caregivers. Responses received by November 2020 (response rate = 77.6%) were tabulated and stratified by prevalent chronic diseases, including hypertension, type 2 diabetes, and cardiovascular disease (CVD). RESULTS: Among 49 695 respondents (mean age = 83.6 years), 70.2% had a history of hypertension, 21.8% had diabetes, and 18.9% had CVD. Half of the respondents reported being very concerned about the pandemic, and 24.5% decided against seeking medical care to avoid COVID-19 exposure. A quarter reported difficulties with getting routine care, and 45.5% had in-person appointments converted to telemedicine formats; many reported canceled (27.8%) or rescheduled (37.7%) appointments. Among those taking prescribed medication (88.0%), 9.7% reported changing their method of obtaining medications. Those living with and without chronic diseases generally reported similar changes in care and medication access. CONCLUSIONS: Early in the pandemic, many older women avoided medical care or adapted to new ways of receiving care and medications. Therefore, optimizing alternative services, like telemedicine, should be prioritized to ensure that older women continue to receive quality care during public health emergencies.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».