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Enregistrement W4385384684 · doi:10.12731/2658-6649-2023-15-1-229-252

COGNITIONS AND EMOTIONS OF PATIENTS DURING POST-COVID REHABILITATION

2023· article· en· W4385384684 sur OpenAlexaboutno aff
Oleg Borisov, Denis V. Hartfelder, Anna Nikolaevna Zakharova, Evgenia S. Komarova, G.S. Dulina

Notice bibliographique

RevueSiberian Journal of Life Sciences and Agriculture · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Systems and Public Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoodAnxietyRehabilitationCognitionHospital Anxiety and Depression ScalePsychiatryDepression (economics)Clinical psychologyMedicineDescriptive statisticsMontreal Cognitive AssessmentPsychologyPhysical therapyCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. A lot of scientific articles have been published since the global COVID-19 pandemic was officially announced by WHO. Although different aspects of COVID-19 impact on the mental sphere were studied, some issues regarding the psychological characteristics of those who have had a coronavirus infection are still not fully revealed. It is noted by many authors that even when the main symptoms of the disease are subsided, symptoms of anxiety, depression, cognitive & mood disorders are still persistent even after the treatment.
 Purpose: to study cognitive and emotional spheres of patients who are recovering from coronavirus infection and currently undergoing rehabilitation procedures.
 Materials and methods. The study involved 100 patients undergoing medical rehabilitation, 55 of them are recovering from traumatological, neurological and cardiovascular disorders (27 male and 28 female patients, aged 57±10) and 45 patients are recovering from pneumonia caused by coronavirus infection (11 male and 34 female patients, aged 58±12). The study was conducted using the Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA), the Hospital Anxiety & Depression Scale (HADS), and the Health-Activity-Mood Scale (SAN). Statistical analysis of raw data had included calculation of descriptive statistics, Pearson’s correlation coefficient, Student’s t-test for independent groups, Fisher’s φ* transformation and significance of correlation coefficients differences with Fisher’s transformation & Student T-distribution, and was processed with Microsoft Office Excel 2016 build-in data analysis package.
 Results. Analysis of MoCA results showed that ratio of severe impairments of memory functions and attention span is higher in post-COVID group of patients. This group also had higher rate of anxiety symptoms and sub-clinical depression state. In both groups more than a half of the patients have average level of anxiety and depression, however patients from post-COVID group are more likely to experience more symptoms of anxiety than non-COVID patients. Patients from post-COVID group are significantly more likely to have a higher scores of anxiety compared to patients in the other group and at the same time they are less likely to have average anxiety level. Differences between groups were discovered for “Health” and “Mood” scales of SAN with higher scores among post-COID patients as well as lower scores for “Activity” scale.
 Conclusion. Statistically significant differences between the groups were found; common and specific correlations were found for both groups. The results may be useful for healthcare professionals working with post-COVID patients, and can also be used by psychologists who deal with the problems of social and psychological rehabilitation of post-COVID patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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