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Enregistrement W3033968556 · doi:10.1186/s13223-020-00509-y

Asthma and COVID-19: a systematic review

2021· review· en· W3033968556 sur OpenAlexvenueno aff
Natália Ferreira Mendes, Carlos Poblete Jara, Eli Mansour, Eliana P. Araújo, Lı́cio A. Velloso

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésAsthmaMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PandemicIntensive care medicine2019-20 coronavirus outbreakRespiratory tractInfectious disease (medical specialty)Internal medicinePediatricsRespiratory systemPathologyOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Severe coronavirus disease-19 (COVID-19) presents with progressive dyspnea, which results from acute lung inflammatory edema leading to hypoxia. As with other infectious diseases that affect the respiratory tract, asthma has been cited as a potential risk factor for severe COVID-19. However, conflicting results have been published over the last few months and the putative association between these two diseases is still unproven. METHODS: Here, we systematically reviewed all reports on COVID-19 published since its emergence in December 2019 to June 30, 2020, looking into the description of asthma as a premorbid condition, which could indicate its potential involvement in disease progression. RESULTS: We found 372 articles describing the underlying diseases of 161,271 patients diagnosed with COVID-19. Asthma was reported as a premorbid condition in only 2623 patients accounting for 1.6% of all patients. CONCLUSIONS: As the global prevalence of asthma is 4.4%, we conclude that either asthma is not a premorbid condition that contributes to the development of COVID-19 or clinicians and researchers are not accurately describing the premorbidities in COVID-19 patients.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,198
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,198
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,393 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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