Assessment of pain, physical activity, and overall health status in individuals who have had COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Aim: COVID-19 is a viral disease that first emerged in Wuhan, a city in China's Hubei province, and has been declared a pandemic. The aim of this study is to evaluate pain, physical activity, and general health status in individuals who have had COVID-19. Methods: The study was conducted on 58 men and 76 women who had recovered from COVID-19. The Physical Activity Questionnaire, McGill-Melzack Pain Questionnaire, and Nottingham Health Profile (NHP) Questionnaire were administered to assess the participants' pain, physical activity, and overall health status. The Anderson-Darling test was applied for normality analysis, the Two-Simple T test was applied to examine the relationship between normally distributed parameters, and the Mann-Whitney U test was applied for non-normally distributed parameters. To determine the relationship and degree between parameters, the Pearson Correlation test was applied to normally distributed parameters and the Spearman rho test was applied to non-normally distributed parameters. Results: At the end of the study, it was found that after Covid-19, male individuals most frequently described “leaking” pain followed by “throbbing” pain, while female individuals described ‘throbbing’ pain followed by “leaking” pain. For protection, 72.41% of male individuals and 72.37% of female individuals were found to have received the Biontech vaccine. A significant difference was found between genders in terms of physical activity (p<0.05). When comparing the surveys according to physical activity status, a significant difference was found in McGill-Melzack scores between the very active-minimal active and very active-inactive groups (p<0.05). No significant difference was found between any groups for NHP 1 and NHP 2 scores (p>0.05). Conclusion: The study evaluated pain, physical activity, and overall health status in individuals who had contracted COVID-19. We believe it will make significant contributions to clinical sciences in this regard.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».