Impact of the COVID-19 Pandemic on People Living with Rheumatoid Arthritis: Experiences and Preferences in Accessing Healthcare Across Five Countries
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The global coronavirus 2019 (COVID-19) pandemic created many challenges in healthcare provision. This study aimed to evaluate the global impact of the COVID-19 pandemic on people living with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: The RA Narrative COVID-19 survey was conducted online among people with RA who resided in Brazil, Canada, France, Japan, and the US from August to September 2021. The survey examined disease management, healthcare access and experiences, and participant preferences for interactions with their doctor. RESULTS: Overall, 500 participants completed the survey: 100 each resided in Brazil, Canada, France, Japan, and the US. Emotional well-being was the aspect of disease management most reported to be negatively impacted by the pandemic (55% of participants); 'having more anxiety and/or stress' during the pandemic was the top factor that made controlling RA symptoms more difficult (49% of participants). In comparison, the top factor that made controlling RA symptoms easier was 'having a less busy schedule' (35% of participants). More participants had virtual appointments during versus pre-pandemic (53% vs. 13%, respectively) and participants were equally satisfied with the overall quality of care received via virtual and in-person appointments (76% of participants were 'satisfied' or 'very satisfied' with both). However, participants generally preferred in-person over virtual appointments, except for prescription refills, for which preferences were similar (39% vs. 36%, respectively). CONCLUSIONS: This survey suggests that the COVID-19 pandemic did negatively impact some aspects of disease management for people living with RA but had positive impacts on the utilization of virtual care. Although participants generally preferred in-person appointments, these results position virtual care as an appropriate means for routine follow-ups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».