Effect of the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic on individuals with spinal cord injury: Mental health and use of telehealth
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Limited access to health care services and the self-isolation measures due to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic may have had additional unintended negative effects, affecting the health of individuals with spinal cord injury (SCI). OBJECTIVES: To examine the perceived influence of the COVID-19 pandemic on individuals with SCI. First, this study looked to understand how the pandemic affected the use and perception of telehealth services for these individuals. Second, it investigated the effect of COVID-19 on mental health. DESIGN: Cross-sectional online survey. SETTING: Individuals with SCI living in the community in British Columbia, Canada. PATIENTS: This survey was offered to individuals with SCI and had 71 respondents, with 34% living in a rural setting and 66% in an urban setting. INTERVENTIONS: Not applicable. MAIN OUTCOME MEASURES: Telehealth utility, Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), Generalized Anxiety Disorder 7 (GAD-7), Fear of COVID-19 scale (FCV-19S), and Perceived Vulnerability to Disease (PVD). RESULTS: Telehealth use in the SCI population has increased from 9.9% to 25.4% over the pandemic, with rates of telehealth use in urban centers nearing those of rural participants. Thirty-one percent of respondents had probable depression and 7.0% had probable generalized anxiety disorder as measured by a score of ≥10 on the PHQ-9 and GAD-7, respectively. The mean scores on FCV-19S and PVD were 17.0 (6.6 SD) and 4.29 (1.02 SD), respectively. CONCLUSION: Telehealth use during COVID-19 has more than doubled. It is generally well regarded by respondents, although only a fourth of the SCI population has reported its use. With this in mind, it is important to understand the barriers to further adoption. In addition, higher rates of probable depression were seen than those estimated by pre-pandemic studies in other countries.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».