Understanding the Experience of Long COVID Symptoms in Hospitalized and Non-Hospitalized Individuals: A Random, Cross-Sectional Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between initial COVID-19 infection and the development of long COVID remains unclear. The purpose of this study was to compare the experience of long COVID in previously hospitalized and non-hospitalized adults in a community-based, cross-sectional telephone survey. Participants included persons with positive COVID-19 test results between 21 March 2021 and 21 October 2021 in Alberta, Canada. The survey included 330 respondents (29.1% response rate), which included 165 previously hospitalized and 165 non-hospitalized individuals. Significantly more previously hospitalized respondents self-reported long COVID symptoms (81 (49.1%)) compared to non-hospitalized respondents (42 (25.5%), p < 0.0001). Most respondents in both groups experienced these symptoms for more than 6 months (hospitalized: 66 (81.5%); non-hospitalized: 25 (59.5), p = 0.06). Hospitalized respondents with long COVID symptoms reported greater limitations on everyday activities from their symptoms compared to non-hospitalized respondents (p < 0.0001) and tended to experience a greater impact on returning to work (unable to return to work—hospitalized: 20 (19.1%); non-hospitalized: 6 (4.5%), p < 0.0001). No significant differences in self-reported long COVID symptoms were found between male and female respondents in both groups (p > 0.05). This study provides novel data to further support that individuals who were hospitalized for COVID-19 appear more likely to experience long COVID symptoms.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».