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Enregistrement W4391873624 · doi:10.1093/jcag/gwad061.175

A175 IMPACT OF THE COVID-19 PANDEMIC ON CANADIANS WITH CELIAC DISEASE

2024· article· en· W4391873624 sur OpenAlexaffabout
James A. King, Christopher McAulay, Melissa Secord, M Pinto-Sanchez, Justine Turner, Dominica Gidrewicz, Shelley Case, Donald R. Duerksen

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensUniversity of ManitobaMcMaster UniversityUniversity of AlbertaCanadian Celiac AssociationUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)DiseaseCoronavirus InfectionsMedicineVirologyInfectious disease (medical specialty)OutbreakInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The COVID-19 pandemic affected various healthcare services, including primary care and management of certain health conditions. There is limited data on how the pandemic impacted those with celiac disease (CD). Aims Explore the implications of the COVID-19 pandemic on CD diagnosis and management. Methods The State of Celiac Disease in Canada Survey was made available online by Celiac Canada in December 2022. Over 75 questions were included, covering diagnostic pathways, COVID-19 factors such as infection and vaccination, perceptions around COVID-19, and gluten-free food access during the pandemic. Analysis was restricted to those who responded to having CD, dermatitis herpetiformis, or gluten ataxia. Results A total of 6052 participants were included. A total of 2320 (38.3%) reported having tested positive for COVID-19 at some time during the pandemic. Among those with an infection at some point, 93.8% tested positive after already being diagnosed with CD. Just under 2% of those testing positive for COVID-19 required hospitalization, of which 10% were admitted to the intensive care unit. Vaccination against COVID-19 was reported by 4695 (77.6%) individuals, although 1157 (19.1%) did not provide a response to this specific question. This did not differ significantly by gender (p = 0.901), although it did across age groups (p ampersand:003C 0.001), with a mean age of 54.2 years who were vaccinated compared to a mean age of 45.7 years who were not vaccinated. 718 (11.9%) of individuals felt they were at higher risk of COVID-19 complications due to having CD; however, 1290 did not respond. Reported delays from symptoms to diagnosis did not increase among those diagnosed during the pandemic compared to those diagnosed before. Most respondents did not feel the pandemic made it more challenging to follow the gluten-free diet, and just over half (52.8%) did not feel it was harder to obtain or access gluten-free food during this time. However, almost three-quarters (73.4%) noted an increase in the cost of gluten-free food during the pandemic – this meant adjusting finances in other areas to afford gluten-free food (28.5%), changing the type of food purchased (19.3%), or accessing a food bank (0.7%). Conclusions A significant number of patients with CD reported COVID-19 infections, but less than 2% had serious outcomes. This survey identified gaps in our understanding of COVID-19 vaccination in patients with CD and highlighted some adverse impacts of the pandemic on the costs of gluten-free foods. Funding Agencies Celiac Canada (FKA Canadian Celiac Association)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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