Post-COVID-19 syndrome among healthcare workers in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
Background: Post-COVID-19 syndrome covers a wide range of new, recurring or ongoing health conditions, which can occur in anyone who has recovered from COVID-19. The condition may affect multiple systems and organs. Aims: To evaluate the frequency and nature of persistent COVID-19 symptoms among healthcare providers in Jordan. Methods: Post-COVID-19 syndrome refers to symptoms extending beyond 4-12 weeks. We conducted a historical cohort study among 140 healthcare staff employed at the National Center for Diabetes, Endocrinology and Genetics, Amman, Jordan. All of them had been infected with COVID-19 virus during March 2020 to February 2022. Data were collected through face-to-face interviews using a structured questionnaire. Results: Some 59.3% of the study population reported more than 1 persisting COVID-19 symptom, and among them 97.5%, 62.6% and 40.9% reported more than 1 COVID-19 symptom at 1-3, 3-6 and 6-12 months, respectively, after the acute phase of the infection. Post-COVID-19 syndrome was more prevalent among females than males (79.5% vs 20.5%) (P = 0.006). The most frequent reported symptom was fatigue. Females scored higher on the Fatigue Assessment Scale than males [23.26, standard deviation (SD) 8.00 vs 17.53, SD 5.40] (P < 0.001). No significant cognitive impairment was detected using the Mini-Mental State Examination and the Montreal Cognitive Assessment scales. Conclusion: More than half (59.3%) of the healthcare workers in our study reported post-COVID-19 syndrome. Further studies are needed to better understand the frequency and severity of the syndrome among different population groups.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».