Measuring Regional Variations in US Population-Level Health-Related Quality of Life During COVID-19 Using the EQ-5D-5L
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Regional variations in coronavirus disease 2019 (COVID-19) suggest non-uniform impacts on health-related quality-of-life (HRQoL) across the US. This study measured regional variations in US population-level HRQoL during COVID-19. HRQoL was measured by the EQ-5D-5L in a three-wave cross-sectional online survey (spring 2020, summer 2020, winter 2021). Adjusted likelihood of any problems in EQ-5D-5L domains and adjusted mean utility and EQ-VAS were estimated and compared between US Census Bureau-designated region-divisions and waves. Regional variations were significant (p < 0.05) in all domains except Pain/Discomfort in spring 2020, Mobility in summer 2020, and Anxiety/Depression in winter 2021. In spring 2020, East South Central (ESC) had the most Mobility (38%) and Usual Activities (66%) problems, while Self-Care problems were greatest in Mountain (53%), and Anxiety/Depression greatest in East North Central (ENC, 72%) and West North Central (80%). In summer 2020, Self-Care problems were again greatest in Mountain (62%), while ENC saw the most Usual Activities (69%), Pain/Discomfort (67%), and Anxiety/Depression (83%) problems. By winter 2021, ESC had the most problems in Mobility (52%), Self-Care (79%), and Pain/Discomfort (79%), with Usual Activities (68%) only second to Middle Atlantic (69%). Both mean utility and EQ-VAS were significantly lowest in ESC in spring 2020 and winter 2021. Otherwise, utility and EQ-VAS trends generally disagreed. HRQoL varied considerably across regions, often worst in ESC. Variation was likely driven by multiple factors including case rates, policies, and preexisting vulnerabilities; these relationships should be explored in future research. Findings support the need for region-specific health interventions.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».