Impact of Coronavirus Pandemic on Immunocompromised Patients- A Detailed Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The coronavirus (COVID-19) pandemic has been stressful for everyone across the globe and even more so for the immunocompromised population, bringing with it an enormous emotional impact on their lives. Fear and anxiety regarding this novel disease created a state of panic among the public. The aim was to review published cases of COVID-19 and to discuss pandemic related anxiety and stress in immunocompromised populations and describe their presentations, diagnostic processes, clinical characteristics and outcomes. Methods: Using specific keywords a review of scientific literature was conducted in databases such as PubMed, Google Scholar including systematic reviews, meta-analysis, case series, and case reports. Of 35 articles, 22 studies were reviewed. Results: Of the 22 studies involved, a few of the studies had significant data. Among 603 ovarian cancer patients, 88.6% were worried, 51.4% anxious, and 26.5% depressed due to COVID-19 related delay in care. Among 167 people living with HIV patients, 25% reported generalized anxiety disorder. In another cross-sectional study with 500 respondents, anxiety (aOR = 1.73; 95% CI, 1.25–2.40, p-value = 0.001), depression and anxiety (aOR = 1.80; 95% CI, 1.28–2.53, p-value <0.001), and mental health deterioration (aOR = 1.94; 95% CI, 1.48–2.55, p-value <0.001) on basis of fear of the COVID pandemic was noted. Conclusion: As a conclusion, these articles demonstrated that patients with immunocompromised states had more symptoms of anxiety and fear as compared to the immunocompetent patients. Most of the patients had concerns of fear about future health implications, concern over social implications, and possible financial difficulties encountered and remained infectious for a longer duration with severe anxiety symptoms.
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 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».