Impact of Baseline Anxiety on Well-being in People with Post-COVID-19 Condition: A Secondary Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-COVID-19 condition (PCC) is associated with a host of psychopathological conditions including prominent anxiety symptoms. However, it is not known what effect anxious symptoms have on measures of well-being in individuals living with PCC. This study aims to evaluate anxiety's association with measures of well-being in people with PCC. METHODS: This is a post hoc analysis utilizing data from a placebo-controlled, randomized, double-blind clinical trial assessing the effect of vortioxetine on cognitive impairment in individuals with PCC (NCT05047952). Baseline data with respect to anxiety and well-being were collected using the Generalized Anxiety Disorder Scale, 7-Item (GAD-7), and the World Health Organization (WHO) Well-Being Index, 5-Item (WHO-5), respectively. A generalized linear model (GLM) analysis on baseline GAD-7 and WHO-5 scores was conducted with age, sex, employment status, education level, previous major depressive disorder (MDD) diagnosis, and confirmed COVID-19 cases as covariates. RESULTS: = <0.001), signifying that increased anxiety had adverse effects on the overall well-being of individuals with PCC. CONCLUSION: Herein, we observed a clinically meaningful level of anxiety in individuals with PCC. We also identified a robust correlation between anxiety in PCC and measures of general well-being. Our results require replication, providing the impetus for recommending screening and targeting anxious symptoms as a tactic to improve general well-being and outcomes in individuals with PCC.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».