Mental Fatigue, Activities of Daily Living, Sick Leave and Functional Status among Patients with Long COVID: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Studies suggest that persistent symptoms after COVID-19 (long COVID) influence functioning and activities of daily living (ADL). However, it is still uncertain how and to what extent. This study aimed to describe patient-reported mental fatigue, ADL problems, ADL ability, sick leave and functional status among patients with long COVID. In this cross-sectional study, 448 patients, ≥18 years old and referred to occupational therapy at a Danish Post-COVID-19 Clinic, were included. Mental fatigue was measured by the Mental Fatigue Scale, ADL problems and ability were measured by the Canadian Occupational Performance Measure, sick leave was self-reported and functional status was evaluated by the Post-COVID-19 Functional Status Scale. Mean age was 46.8 years, 73% of the patients were female, and 75% suffered from moderate to severe mental fatigue. The majority reported difficulties performing productive and leisure activities. The median performance and satisfaction scores were 4.8 and 3, respectively. In total, 56% of the patients were on sick leave, and 94% were referred to rehabilitation. A decrease in functional status was found between pre-COVID-19 and assessment. Conclusively, the patients were highly affected in their everyday life and had distinct rehabilitation needs. Future research is needed to address causalities and rehabilitation for this patient group.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».