Understanding How Post–COVID-19 Condition Affects Adults and Health Care Systems
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Post-COVID-19 condition (PCC), also known as long COVID, encompasses the range of symptoms and sequelae that affect many people with prior SARS-CoV-2 infection. Understanding the functional, health, and economic effects of PCC is important in determining how health care systems may optimally deliver care to individuals with PCC. Observations: A rapid review of the literature showed that PCC and the effects of hospitalization for severe and critical illness may limit a person's ability to perform day-to-day activities and employment, increase their risk of incident health conditions and use of primary and short-term health care services, and have a negative association with household financial stability. Care pathways that integrate primary care, rehabilitation services, and specialized assessment clinics are being developed to support the health care needs of people with PCC. However, comparative studies to determine optimal care models based on their effectiveness and costs remain limited. The effects of PCC are likely to have large-scale associations with health systems and economies and will require substantial investment in research, clinical care, and health policy to mitigate these effects. Conclusions and Relevance: An accurate understanding of additional health care and economic needs at the individual and health system levels is critical to informing health care resource and policy planning, including identification of optimal care pathways to support people affected by PCC.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».