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Enregistrement W4311151068 · doi:10.5152/fnjn.2022.22250

Pain, Sleep Disturbance and Smoking Among Patients with Covid-19 Presenting to the Emergency Department

2022· article· en· W4311151068 sur OpenAlexaboutno aff
Vesile Eskici İlgin, Ayşegül Yayla, Zeynep Karaman Özlü, İbrahim Özlü, Rumeysa Lale TORAMAN, Muazzez Merve Toraman

Notice bibliographique

RevueFlorence Nightingale Journal of Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMcGill Pain QuestionnaireMann–Whitney U testMedicineAnalysis of varianceDescriptive statisticsEmergency departmentKruskal–Wallis one-way analysis of varianceInsomniaPopulationTest (biology)Sleep disorderPhysical therapyPsychiatryInternal medicineVisual analogue scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AİM: The study aimed to determine the pain, sleep disturbance, and smoking among patients with Covid-19 who were presented to emergency departments. METHOD: This descriptive research was conducted between November 2020 and December 2021. The study population comprised 400 patients with COVID-19 who were presented to emergency departments at Ataturk University Research Hospital and Erzurum City Hospital and who agreed to participate in the study. The data were collected by the researcher via face-to-face interviews. Personal Information Form, Fagerström Test for Nicotine Dependence, Insomnia Severity Index, and McGill Pain Scale Short Form were used to collect the data. Descriptive statistics were presented as number, percentage, mean, and standard deviation. Parametric and nonparametric methods (t-test, Kruskal-Wallis Variance, Mann-Whitney U test, and Analysis of Variance (ANOVA) were used to compare variables between the groups. Ethical approval was obtained from the relevant authority prior to data collection and oral consent was obtained from all patients. RESULTS: It was determined that 52.5% of the patients were smokers; 24% of the smokers reported a decrease in smoking after being diagnosed with COVID-19. Nicotine addiction was found to be higher in men, tradesmen, and patients aged 55-64 years. McGill pain scale emotional sub-dimension scores were higher in women, whereas the sensory sub-dimension scores were higher in married patients. McGill pain scale total scores were higher in women, unemployed patients, and those with chronic diseases. Insomnia severity index was higher in women, smokers, and patients in the age group of 65-75 years. CONCLUSION: According to the results of the present study, pain, smoking, and sleep disorders in patients diagnosed with COVID-19 were affected by socio-demographic characteristics.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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