Prevalence of functional limitation in COVID-19 recovered patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Coronavirus Disease-2019 manifested as a serious infectious disease that affected people of all ages and genders, particularly older patients with comorbidities. Patients who have recovered from COVID have serious restrictions. Aims: The purpose of this study was to determine the prevalence of post-COVID-19 functional status (PCFS) in patients and the relationship between post-COVID-19 functional status and selected demographic characteristics.Methods: This study employed a descriptive survey research design and a quantitative, non-experimental research approach. Data were obtained from 190 COVID-19 recovered patients admitted to an Indian quaternary hospital who met the inclusion criteria utilizing an online survey approach and a mobile app. Prior to the study, the institutional scientific and ethical committees approved it. The study's findings were analyzed using descriptive statistics and chi-square.Results: The percentage of demographic data is identified, and the post COVID functional limitation of samples shows that 58 percent have negligible functional limitation, 24 percent have no functional limitation, 16 percent have slight functional limitation, 1 percent have moderate functional limitation, and 1 percent have severe functional limitation. There was an association between PCFS and age, as well as PCFS and the COVID-19 group.Conclusion: Some COVID-19 survivors suffered functional difficulties after infection. The severity of the disease and its duration are important risk factors for the development of post-COVID-19 functional impairments. The study's findings assist healthcare professionals in improving their understanding of post-COPID functional status and providing appropriate care to post-COPID recovered patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».