Covid-19 és krónikus fájdalom: online felmérés a pandémia alatt fájdalommal élő, ellátásban nem részesülő személyek körében
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: The problems caused by the COVID-19 epidemic have the worst impact on chronic patient populations. People with chronic pain are one of the most vulnerable groups due to stress, disruption of daily routine, family problems, illness and difficulty in hospital care. It is therefore essential to assess the situation and mental well-being of this group. The aim of this survey was to assess chronic pain patients during the COVID-19 pandemic, addressing psychological background factors that might affect pain symptoms, such as depression, emotion regulation, alexithymia, well-being, health literacy and social support. Methods: 158 people participated in the survey, reporting pain for at least 3 months but had not received medical treatment. Data was collected at two dates: February and December 2021. Participants completed an online questionnaire due to the pandemic situation. The following six psychological questionnaires were used in the survey: Toronto Alexithymia Scale, Beck Depression Inventory 9-item version, Difficulty in Emotion Regulation Scale, Multidimensional Scale of Perceived Social Support, Chew-questions measuring health literacy, WHO Well-being Index. Results: The participants ranged from 20 to 80 years in age, of whom 140 (88%) were female. 42 participants (27%) achieved severe alexithymia. 118 people (75%) had depression, of which 72 people (46%) had mild depression, 26 (16%) had moderate depression, and 20 (13%) had severe depression. The degree of pain and alexithy-mia (r(158) = 0.16, p = 0.004), depression (r(158) = 0.41, p < 0.001), difficulties in emotion regulation (r(158) = 0.26, p = 0.004), and health literacy, and difficulties in emotion regulation (r(158) = 0.25, p = 0.001) were positively and significantly related. Conclusion: In addition to the characteristic comorbidities of people living with pain (e.g. anxiety, emotion disorder, sleep disorder), the epidemic-induced prolonged social isolation, stress and fear of illness may explain the proportion of high depression, emotion regulation difficulties or health literacy problems in the study sample which exacerbate alexithymia and the degree of pain. Based on these results it is important to draw the attention of professionals to the appropriate health care and educational needs of those affected.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».