Patient-reported health outcomes of SARS-CoV-2–tested patients presenting to emergency departments: a propensity score–matched prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to compare the long-term physical and mental health outcomes of matched severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)-positive and SARS-CoV-2-negative patients controlling for seasonal effects. STUDY DESIGN: This was a retrospective cohort study. METHODS: This study enrolled patients presenting to emergency departments participating in the Canadian COVID-19 Emergency Department Rapid Response Network. We enrolled consecutive eligible consenting patients who presented between March 1, 2020, and July 14, 2021, and were tested for SARS-CoV-2. Research assistants randomly selected four site and date-matched SARS-CoV-2-negative controls for every SARS-CoV-2-positive patient and interviewed them at least 30 days after discharge. We used propensity scores to match patients by baseline characteristics and used linear regression to compare Veterans RAND 12-item physical health component score (PCS) and mental health component scores (MCS), with higher scores indicating better self-reported health. RESULTS: We included 1170 SARS-CoV-2-positive patients and 3716 test-negative controls. The adjusted mean difference for PCS was 0.50 (95% confidence interval [CI]: -0.36, 1.36) and -1.01 (95% CI: -1.91, -0.11) for MCS. Severe disease was strongly associated with worse PCS (β = -7.4; 95% CI: -9.8, -5.1), whereas prior mental health illness was strongly associated with worse MCS (β = -5.4; 95% CI: -6.3, -4.5). CONCLUSION: Physical health, assessed by PCS, was similar between matched SARS-CoV-2-positive and SARS-CoV-2-negative patients, whereas mental health, assessed by MCS, was worse during a time when the public experienced barriers to care. These results may inform the development and prioritization of support programs for patients.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».