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Enregistrement W3021493583 · doi:10.1101/2020.05.03.20088526

Objective Olfactory Evaluation of Self-reported Loss of Smell in a Case Series of 86 COVID-19 Patients

2020· preprint· en· W3021493583 sur OpenAlexaff
Jérôme R. Lechien, Pierre Cabaraux, Carlos M. Chiesa‐Estomba, Mohamad Khalifé, Stéphane Hans, Christian Calvo‐Henríquez, Delphine Martiny, Fabrice Journé, Leigh J. Sowerby, Sven Saussez

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)AnosmiaEpidemiologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Internal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To investigate olfactory dysfunction (OD) in patients with mild COVID-19 through patient-reported outcome questionnaires and objective psychophysical testing. Methods COVID-19 patients with self-reported sudden-onset OD were recruited. Epidemiological and clinical data were collected. Nasal complaints were evaluated with the sino-nasal outcome-22 (SNOT-22). Subjective olfactory and gustatory status was evaluated with the National Health and Nutrition Examination Survey (NHNES). Objective OD was evaluated using psychophysical tests. Results Eighty-six patients completed the study. The most common symptoms were fatigue (72.9%), headache (60.0%), nasal obstruction (58.6%) and postnasal drip (48.6%). Total loss of smell was self-reported by 61.4% of patients. Objective olfactory testings identified 41 anosmic (47.7%), 12 hyposmic (14.0%), and 33 normosmic (38.3%) patients. There was no correlation between the objective test results and subjective reports of nasal obstruction or postnasal drip. Conclusion A significant proportion of COVID-19 patients reporting OD do not have OD on objective testing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,289
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,052 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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