Presentation of New Onset Anosmia During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Anosmia has not been formally recognised as a symptom of COVID-19 infection. Growing anecdotal evidence suggests increasing incidence of cases of anosmia during the current pandemic, suggesting that COVID-19 may cause olfactory dysfunction. The objective was to characterise patients reporting new onset anosmia during the COVID-19 pandemic METHODOLOGY: Design: Survey of 2428 patients reporting new onset anosmia during the COVID-19 pandemic. SETTING: Volunteer sample of patients seeking medical advice of recent onset self-diagnosed loss of sense of smell RESULTS: 2428 surveys were completed within 7 days; 64% respondents were under 40. The majority of respondents reported onset of their anosmia in the last week. Of the cohort, 17% did not report any other symptom thought to be associated with COVID-19. In patients who reported other symptoms, 51% reported either cough or fever and therefore met current guidelines for self-isolation. CONCLUSIONS: Anosmia is reported in conjunction with well-reported symptoms of coronas virus, but 1 in 6 patients with recent onset anosmia report this as an isolated symptom. This might help identify otherwise asymptomatic carriers of disease and trigger targeted testing. Further study with COVID-19 testing is required to identify the proportion of patients in whom new onset anosmia can be attributed to COVID-19.
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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».