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Enregistrement W4301372614 · doi:10.1101/2022.10.03.22280646

Impact of Omicron Wave and Associated Infection Prevention and Control Measures in Shanghai on Health Management and Psychosocial Well-Being of Patients with Chronic Conditions

2022· preprint· en· W4301372614 sur OpenAlexaff
Zhimin Xu, Gabriela Lima de Melo Ghisi, Xia Liu, Lixian Cui, Sherry L. Grace

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensYork UniversityToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContext (archaeology)PsychosocialPandemicDistressSomatizationSSS*DiseaseMental healthPsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background COVID-19 and associated controls may be particularly problematic in the context of chronic conditions. This study investigated health management, well-being, and pandemic-related perspectives in these patients in the context of stringent measures, and associated correlates. Methods A self-report survey was administered via Wenjuanxing in Simplified Chinese between March-June 2022 during the Omicron wave lockdown in Shanghai, China. Items from the Somatic Symptom Scale (SSS) and Symptom Checklist-90 (SCL-90) were administered, as well as pandemic-related items created by a working group of the Chinese Preventive Medical Association. Chronic disease patients in this cross-sectional study were recruited through an associated community family physician group. Results Overall, 1775 patients, mostly married females with hypertension, participated. Mean SSS scores were 36.1±10.5/80, with 41.5% scoring in the elevated range (i.e., above 36). In an adjusted model, female, diagnosis of coronary artery disease and arrhythmia, perceived impact of pandemic on life, duration can tolerate control measures, perception of future & control measures, impact of pandemic on health condition and change to exercise routine due to pandemic were significantly associated with greater distress. Approximately one-quarter (24.5%) perceived the pandemic had a permanent impact on their life, and 44.1% perceived at least a minor impact on their health. One-third (33.5%) discontinued exercise due to the pandemic. While 47.6% stocked up on their medications before the lockdown, their remaining supply was mostly only enough for a couple of weeks and 17.5% of participants discontinued use. Chief among their fears were inability to access healthcare (83.2%), and what they stated they most needed to manage their condition was medication access (65.6%). Conclusions Since 2020 when we assessed a similar cohort, distress and perceived impact of the pandemic has worsened. Greater access to cardiac rehabilitation in China could address these issues.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,346 · 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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