Activity limitations and healthcare use in people with long COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Background: Research describing the impact of long COVID (LC) in low and middle-income countries is lacking. This study described the characteristics of people with LC who experienced activity limitations and their associated healthcare use in Latin America (LA). Methods: Data was collected between Nov 1-Dec 1, 22 with an electronic survey. Individuals who resided in a LA country, had COVID-19, and could read, write, and comprehend Spanish were invited to participate. Sociodemographic characteristics, vaccination status, COVID-19 and LC symptoms, activity limitations and healthcare use were collected. Results: 1178 (48%) of the respondents from 16 countries had LC symptoms (>=3 months), mainly females (68.2%) with mean age of 37.9 (SD 14.9) years. 33% of LC respondents had reduced the time they normally spent on their regular activities (e.g., work, school) and 8% needed help with ADLs (activities of daily living). Respondents with activity limitations were older, had no COVID-19 vaccines, had more comorbidities, had more symptoms, and used more healthcare services (primary care, emergency department and hospitalization) than their counterparts. LC respondents who reduced their usual activities had significantly more difficulty sleeping, chest pain with activity, depression, and problems with concentration, thinking and memory. Those who needed held with ADLs were more likely to have difficulty walking, and SOB at rest. Approximately 60% of respondents who experienced activity limitations saw a specialist and 50% consulted one or more therapists. Conclusions: Our results help clarify the impact of LC on patients’ lives and healthcare systems, which is valuable evidence to inform service planning and resource allocation in alignment with the needs of this population.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».