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Enregistrement W4388557087 · doi:10.7189/jogh.13.06045

COVID-19 infodemic and health-related quality of life in patients with chronic respiratory diseases: A multicentre, observational study

2023· article· en· W4388557087 sur OpenAlexaffabout
Subhabrata Moitra, Augustus Anderson, Allie Eathorne, Amanda Brickstock, Ana Adán, Metin Akgün, Ali Farshchi Tabrizi, Prasun Haldar, Linda Henderson, Aditya Jindal, Surinder K. Jindal, Buğra Kerget, Fadi Khadour, Lyle Melenka, Saibal Moitra, Tanusree Moitra, Rahul Mukherjee, Nicola Murgia, Alex Semprini, Alice Turner, Paige Lacy

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Observational studyPandemicPsychological interventionMental healthDiseasePsychiatryInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Nursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The explosion of information, misinformation and disinformation (the "infodemic") related to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on digital and social media is reported to affect mental health and quality of life. However, reports assessing the COVID-19 infodemic on health-related quality of life (HRQL) in patients with chronic diseases are scarce. In this study, we investigated the associations between the infodemic and HRQL in uninfected individuals with pre-existing chronic respiratory diseases (CRDs) such as asthma, chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and other CRDs. Methods: We conducted a multi-national, cross-sectional, observational study in Canada, India, New Zealand and the United Kingdom where we distributed a set of digitised questionnaires among 1018 participants with chronic respiratory diseases who were not infected with the SARS-CoV-2 virus at least three months prior to the study. We collected information about the infodemic such as news watching or social media use more than usual during the pandemic. HRQL was assessed using the short form of the chronic respiratory questionnaire (SF-CRQ). Demographic information, comorbidities, compliance, mental health, behavioural function, and social support were also recorded. We analysed the direct and indirect relationships between infodemic and HRQL using structural equation models (SEM). Results: Of all participants, 54% were females and had a mean (standard deviation (SD)) age of 53 (17) years. We found that higher infodemic was associated with worse emotional function (regression coefficient β = -0.08; 95% confidence interval (CI) = -0.14 to -0.01), which means a one SD change of the higher infodemic latent variable was associated with a 0.08 SD change of emotional function level. The association between higher infodemic and worse emotional function was mediated by worse mental health and behavioural functions but is marginally ameliorated by improved social support. In stratification analysis, we found significant disease and country-wise variations in the associations between infodemic and SF-CRQ domain scores. Conclusions: These results provide new evidence that the COVID-19 infodemic significantly influences the HRQL in patients with CRDs through a complex interplay between mental health, behavioural function, and social support. This new dimension of research also opens avenues for further research on infodemic-related health effects in other chronic diseases.

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)0,004
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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