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Enregistrement W4297502245 · doi:10.21203/rs.3.rs-2064928/v1

The association of severe COVID anxiety with poor social functioning, quality of life, and protective behaviours among adults in United Kingdom: A cross-sectional study.

2022· preprint· en· W4297502245 sur OpenAlexaboutno aff
Jacob D. King, Aisling McQuaid, Verity C. Leeson, Oluwaseun Samuel, Josiah Grant, Muhamad Saad Imran Azeem, Kirsten Barnicot, Mike Crawford

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Technology Assessment ProgrammeImperial College LondonNIHR Imperial Biomedical Research CentreDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésAnxietyQuality of life (healthcare)Cross-sectional studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyMedicineQuarter (Canadian coin)GerontologyDepression (economics)Clinical psychologyDemographyPsychiatryDiseaseNursingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Anxiety about COVID-19 is common. For most people this is an appropriate response to the loss of livelihoods and loved-ones, disruptions to social networks, and uncertainty about the future. However, for others these anxieties relate to contracting the virus itself. Little is known about the characteristics of people with severe COVID anxiety or the impact it has on their daily lives. Methods: We conducted a two-phase cross-sectional survey of people aged 18 or over who were living in United Kingdom, self-identified as anxious about COVID-19, and had a score of ≥9 on the Coronavirus Anxiety Scale. We recruited participants nationally through online adverts and locally via primary care services in London. Data on demographic and clinical factors were used in multiple regression modelling to examine the greatest contributors to functional impairment, poor health-related quality of life and protective behaviours in this sample of individuals with severe COVID anxiety. Results: We recruited 306 people with severe COVID anxiety between January and September 2021. Most were female (n = 246, 81.2%); they had a median age of 40 (range = 18-83). The majority of participants also had generalised anxiety (n = 270, 91.5%), depression (n = 247, 85.5%), and a quarter (n = 79, 26.3%) reported a physical health condition which put them at increased risk of hospitalisation with COVID-19. Half had severe social dysfunction (n = 151, 52.4%). One in ten reported never leaving their home, one in three washed all items brought into their house, one in five washed their hands constantly, and one in five of those with children reported not sending them to school because of fears of COVID-19. Increasing co-morbid depressive symptoms best explained functional impairment and poor quality of life after controlling for other factors. Conclusions: This study highlights the high degree of co-occuring mental health problems, and the extent of functional impairment and poor health-related quality of life among people with severe COVID anxiety. Further research is needed to establish the course of severe COVID anxiety as the pandemic progresses, and steps that can be taken to support people who experience this distress.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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