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Enregistrement W4308136935 · doi:10.1186/s12916-022-02615-7

Health-related quality of life among persons with initial mild, moderate, and severe or critical COVID-19 at 1 and 12 months after infection: a prospective cohort study

2022· article· en· W4308136935 sur OpenAlexaff
Anouk Verveen, Elke Wynberg, Hugo D.G. van Willigen, Udi Davidovich, Anja Lok, Eric P. Moll van Charante, Menno D. de Jong, Godelieve de Bree, Maria Prins, Hans Knoop, Pythia T. Nieuwkerk, Ivette Agard, Jane Ayal, Floor Cavdar, Marianne Craanen, Annemarieke Deuring, Annelies van Dijk, Ertan Ersan, L del Grande, Joost Hartman, Nelleke Koedoot, Tjalling Leenstra, Romy Lebbink, Dominique Loomans, Agata Makowska, Tom du Maine, Ilja de Man, Amy Matser, Lizenka van der Meij, Marleen van Polanen, Maria Oud, Clark Reid, Leeann Storey, Marc van Wijk, Joost van den Aardweg, Joyce van Assem, Marijne van Beek, Thyra Blankert, Maartje Dijkstra, Orlane Figaroa, Leah Frenkel, Marit J. van Gils, Jelle van Haga, Xiaochuan Alvin Han, Agnes Harskamp-Holwerda, Mette D. Hazenberg, Soemeja Hidad, Menno D. de Jong, Neeltje A. Kootstra, Lara Kuijt, Colin A. Russell, Karlijn van der Straten, Annelou van der Veen, Bas J Verkaik, Gerben-Rienk Visser

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesZonMw
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Prospective cohort study2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Cohort studyQuality of life (healthcare)CohortBetacoronavirusIntensive care medicineMEDLINEInternal medicineEmergency medicineVirologyDiseaseOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Currently, there is limited evidence about the long-term impact on physical, social and emotional functioning, i.e. health-related quality of life (HRQL) after mild or moderate COVID-19 not requiring hospitalization. We compared HRQL among persons with initial mild, moderate or severe/critical COVID-19 at 1 and 12 months following illness onset with Dutch population norms and investigated the impact of restrictive public health control measures on HRQL. METHODS: RECoVERED, a prospective cohort study in Amsterdam, the Netherlands, enrolled adult participants after confirmed SARS-CoV-2 diagnosis. HRQL was assessed with the Medical Outcomes Study Short Form 36-item health survey (SF-36). SF-36 scores were converted to standard scores based on an age- and sex-matched representative reference sample of the Dutch population. Differences in HRQL over time were compared among persons with initial mild, moderate or severe/critical COVID-19 using mixed linear models adjusted for potential confounders. RESULTS: By December 2021, 349 persons were enrolled of whom 269 completed at least one SF-36 form (77%). One month after illness onset, HRQL was significantly below population norms on all SF-36 domains except general health and bodily pain among persons with mild COVID-19. After 12 months, persons with mild COVID-19 had HRQL within population norms, whereas persons with moderate or severe/critical COVID-19 had HRQL below population norms on more than half of the SF-36 domains. Dutch-origin participants had significantly better HRQL than participants with a migration background. Participants with three or more COVID-19 high-risk comorbidities had worse HRQL than part participants with fewer comorbidities. Participants who completed the SF-36 when restrictive public health control measures applied reported less limitations in social and physical functioning and less impaired mental health than participants who completed the SF-36 when no restrictive measures applied. CONCLUSIONS: Twelve months after illness onset, persons with initial mild COVID-19 had HRQL within population norms, whereas persons with initial moderate or severe/critical COVID-19 still had impaired HRQL. Having a migration background and a higher number of COVID-19 high-risk comorbidities were associated with worse HRQL. Interestingly, HRQL was less impaired during periods when restrictive public health control measures were in place compared to periods without.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, 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

Citations37
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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