Understanding symptoms suggestive of Long COVID Syndrome and healthcare use among community-based populations
Notice bibliographique
Résumé
Context: Long COVID Syndrome (LCS), defined as symptoms for ≥3 months, can include a variety of symptoms such as fatigue, cognitive impairment, shortness of breath, and headaches. Estimates of LCS have relied on medical records which may underestimate true prevalence. Objective: This study aimed to characterize populations with COVID-19 and LCS, describes symptoms, and health care utilization by presenting symptoms. Study Design and Analysis: Two survey’s captured acute COVID-19 symptoms, LCS symptoms, and health care utilization. Descriptive and bivariate analysis assessed populations that did, and did not, access health care based on LCS symptoms. Setting or Dataset: One Survey was disseminated to all residents in Manitoba, Canada, a second to Manitobans accessing a medical fitness center (MFC). Population Studies: In March 2022, members of a MFC were surveyed. Between June-October 2022 an online survey was advertised to all Manitobans using social media, traditional media, and poster distribution. Intervention/Instrument: The survey included 23 questions (7 on COVID-19, 4 on LCS, 7 on health service utilization and 4 demographic). Outcome Measures: Characteristics of patients with COVID-19, LCS symptoms, and healthcare access. Results: In total, we received 921 survey responses. There were 267 responses from the MFC and 654 online responses. Among MFC respondents, 130 (48.7%) reported experiencing LCS. Online 334 (54.2%) respondents reported LCS symptoms. Despite LCS symptoms, only half of respondents accessed primary care (MFC 57.5%, online 63.2%). Among online respondents, 15.2% accessed an ED, and 32.0% accessed a specialist or therapist. Symptoms associated with primary care access included extreme fatigue (MFC 56.5% online 95.9%), shortness of breath (MDC 60.9%, online 87.8%), cognitive impairment (MFC 52.2%, online 77.0%), and headaches (MFC 39.1%, online 92.6%). Online respondents reported shortness of breath was the most common reason for accessing the ED (90.5%). The majority of online respondents that saw a specialist or therapist (89.7%) reduced their activities due to symptoms and 20.6% required assistance with day-to-day activities. Conclusions: The survey captured experiences of patients with and without health system use and confirms that health records data underrepresents COVID-19 and LCS. The variety of symptoms experienced presents a challenge for health care providers demonstrating the value of interdisciplinary care teams.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».