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Enregistrement W4387499079 · doi:10.2196/49817

Demographic, Clinical, and Quality of Life Profiles of Older People With Diabetes During the COVID-19 Pandemic: Cross-Sectional Study

2023· article· en· W4387499079 sur OpenAlex
Fabianne de Jesus Dias de Sousa, Lucianne Nascimento de Araujo, Tainá Sayuri Onuma de Oliveira, Mateus Cunha Gomes, Glenda Roberta Oliveira Naiff Ferreira, Cintia Yolette Urbano Pauxis Aben‐Athar, Sílvio Éder Dias da Silva, Aline Maria Pereira Cruz Ramos, Diego Pereira Rodrigues

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHealthcare during COVID-19 Pandemic
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal do Pará
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusCross-sectional studyContext (archaeology)PandemicGerontologyQuality of life (healthcare)PopulationOutpatient clinicGeriatricsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicineDiseaseInternal medicineEnvironmental healthPsychiatryNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetes mellitus, one of the main diseases that affects the Brazilian population older than 60 years, is defined as a divergent group of metabolic disorders that present a high level of glycemia (hyperglycemia), causing damage to various organs and systems of the body, including the heart, kidneys, eyes, and nervous system. It is believed that in 2025, in Brazil alone, there will be more than 18.5 million individuals diagnosed with diabetes mellitus. Therefore, it is important to know the individuals' quality of life in the context of life and culture. OBJECTIVE: This study aimed to assess the demographic, clinical, and quality of life profiles of older adults with diabetes during the COVID-19 pandemic in a university hospital complex in the northern Amazon region. METHODS: We conducted a cross-sectional, exploratory, noninterventional, descriptive, and analytical study using a nonrandom sample of 54 older people diagnosed with diabetes mellitus at the geriatrics outpatient clinic of the medium and high complexity university hospital in the western Brazilian Amazon between 2020 and 2022. We used 3 instruments, namely, a sociodemographic questionnaire, a clinical conditions questionnaire, and Diabetes-39. Qualitative data were described using absolute and relative frequencies. The Kolmogorov-Smirnov normality test was applied, and the z test was used for inferential analysis. SPSS software (version 27) was used for data analysis, and the significance level was 5%. RESULTS: Of the 54 interviewees, the majority were women, married, retired, and had a good quality of life. Of these, 48.1% (n=26) were infected by COVID-19, 61.5% (n=16) of whom progressed to long COVID, presenting with fatigue or muscle weakness. As for the quality of life, the "social overload" (P<.001) and "sexual functioning" (P<.001) dimensions had with low scores compared to the "energy and mobility" (P=.005), "diabetes control" (P<.001), and "anxiety and worry" (P<.001) dimensions. Quality of life was negatively impacted in the "anxiety and worry" dimension. Among those affected by COVID-19, most progressed to long COVID; however, there was a lack of data on this theme in the population of older people with diabetes. CONCLUSIONS: The majority of interviewees progressed to long COVID, with their quality of life negatively impacted in the "anxiety and worry" dimension, reflecting that health actions prioritizing mental health should be implemented by health professionals.

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.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,290 · 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