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Enregistrement W4399194310 · doi:10.2196/48434

The Impact of COVID-19 Health Measures on Adults With Multiple Chemical Sensitivity: Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4399194310 sur OpenAlexaffvenue
Riina Bray, Yifan Wang, Nikolas Argiropoulos, Stéphanie Robins, John Molot, Marie-Andrée Pigeon, Michel Gaudet, Pierre Auger, Émilie Bélanger, Rohini Peris

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaGDG EnvironnementWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Cross-sectional studySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakEnvironmental healthMedicinePsychologyVirologyPhysicsInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multiple chemical sensitivity (MCS) develops in response to repeated small-level chemical exposures or a major exposure in a subset of people, who then experience symptoms that can range from mild to debilitating when exposed to chemicals. The arrival of the COVID-19 pandemic and the stringent health measures put in place may have increased the burden for those living with MCS, as it became more challenging to avoid chemicals that trigger their condition. OBJECTIVE: This study aimed to better understand the lived experience of Canadians living with MCS during the first year of the COVID-19 pandemic. METHODS: An online questionnaire was created to ask participants to compare daily living during the pandemic to before March 11, 2020. Data were collected in January and February 2021. Three areas were investigated: (1) environmental exposures to chemical triggers from ambient air (pollution from industry, farming, and traffic) and indoor air (the smell of cleaning products, cooking odors, and smoke); (2) access to, and satisfaction with, health care visits; and (3) how people experiencing MCS rated contact with their social network. RESULTS: In all, 119 Canadians who had lived with MCS for more than a year completed the questionnaire. The participant sample was mostly female (86.6%, n=103) and highly educated, with 57.1% (n=68) having a university degree. Slightly more than half (57.1%, n=68) were older than 55 years. McNemar chi-square and Wilcoxon signed rank tests were used to evaluate if there were statistically significant changes before ("prepandemic period") and after ("postpandemic period") March 11, 2020. Perceived exposure to pollution from a highway or a road was significantly decreased from the prepandemic to postpandemic period (z=-3.347; P<.001). Analysis of industry or power plants also suggested a significant decrease in the perceived exposure from the prepandemic to postpandemic period (z=-2.152; P=.04). Participants reported an increase in exposure to odors from disinfectants or sanitizers that entered their living environment (P<.001). There was a significant decrease between prepandemic and postpandemic levels of satisfaction when attending in-person meetings with a physician (z=-2.048; P=.04), yet there were no significant differences between prepandemic and postpandemic levels of satisfaction for online or telephone meetings with a physician. Although people with MCS experienced increased social isolation (P<.001), they also reported an increase in understanding from family (P=.03) and a decrease in stigma for wearing personal protective equipment (P<.001). CONCLUSIONS: During the first year of the COVID-19 pandemic, people with MCS were impacted by inaccessibility, loss of social support, and barriers to accessing health care. This study highlights unique challenges and possible benefits associated with the COVID-19 pandemic public health measures for individuals living with MCS. These findings can guide decision makers to improve policies on accessibility through appropriate accommodation measures.

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)0,002
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 enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,391 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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