Long-Term Health-Related Quality of Life in Working-Age COVID-19 Survivors: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most working-age (18-64) adults have been infected with SARS-CoV-2, and some may have developed post-COVID-19 condition (PCC). However, long-term health-related quality of life (HRQOL) following infection remains uncharacterized. METHODS: In this cross-sectional study, COVID-19 survivors from throughout British Columbia (BC), Canada, completed a questionnaire >2 years after infection. PCC status was self-reported, and HRQOL was assessed using the EuroQol 5-dimension 5-level (EQ-5D-5L) instrument. We compared HRQOL in those with current PCC, those with recovered PCC, and those without a history of PCC. Multivariable analyses were weighted to be representative of COVID-19 survivors in BC. RESULTS: Of the 1,135 analyzed participants, 19.2% had current PCC, and 27.6% had recovered PCC. Compared to those without a history of PCC, participants with recovered PCC had a similar mean EQ-5D health utility (adjusted difference -0.02 [95%CI -0.03, 0.00]), but those with current PCC had a lower health utility (adjusted difference -0.08 [95%CI -0.12, -0.05]). Participants with current PCC were also more likely to report problems with mobility (adjusted odds ratio (aOR) 6.00 [95%CI 2.88-12.52]), self-care (aOR 5.96 [95%CI 1.84-19.32]), usual activities (aOR 8.00 [95%CI 4.27-14.99]), pain/discomfort (aOR 4.28 [95%CI 2.46-7.48]), and anxiety/depression (aOR 3.45 [95%CI 1.90-6.27]). CONCLUSIONS: In working-age adults who have survived >2 years following COVID-19, HRQOL is high among those who never had PCC or have recovered from PCC. However, individuals with ongoing symptoms have lower HRQOL and are more likely to have functional deficits. These findings underscore the importance of implementing targeted healthcare interventions to improve HRQOL in adults with long-term 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».