Impact of omicron wave and associated control measures in Shanghai on health management and psychosocial well-being of patients with chronic conditions
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this cross-sectional study was to investigate health management, well-being, and pandemic-related perspectives of chronic disease patients in the context of stringent measures, and associated correlates. A self-report survey was administered during the Omicron wave lockdown in Shanghai, China. Items from the Somatic Symptom Scale (SSS) and Symptom Checklist-90 were administered, as well as pandemic-related items. Overall, 1,775 patients (mostly married females with hypertension) were recruited through a community family physician group. Mean SSS scores were 36.1 ± 10.5/80, with 41.5% scoring in the elevated range (i.e., >36). In an adjusted model, being female, diagnosis of coronary artery disease and arrhythmia, perceived impact of pandemic on life, health condition, change to exercise routine, tolerance of control measures, as well as perception of future and control measures were significantly associated with greater distress. One-quarter perceived the pandemic had a permanent impact on their life, and 44.1% perceived at least a minor impact. One-third discontinued exercise due to the pandemic. While 47.6% stocked up on their medications before the lockdown, their supply was only enough for two weeks; 17.5% of participants discontinued use. Chief among their fears were inability to access healthcare (83.2%), and what they stated they most needed to manage their condition was medication access (65.6%). Since 2020 when we assessed a similar cohort, distress and perceived impact of the pandemic have worsened. Greater access to cardiac rehabilitation in China could address these issues.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».