Viral and atypical respiratory co‐infections in COVID‐19: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Respiratory co-infections have the potential to affect the diagnosis and treatment of COVID-19 patients. This meta-analysis was performed to analyze the prevalence of respiratory pathogens (viruses and atypical bacteria) in COVID-19 patients. Methods This review was consistent with Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA). Searched databases included: PubMed, EMBASE, Web of Science, Google Scholar, and grey literature. Studies with a series of SARS-CoV-2-positive patients with additional respiratory pathogen testing were included. Independently, 2 authors extracted data and assessed quality of evidence across all studies using Cochrane's Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) methodology and within each study using the Newcastle Ottawa scale. Data extraction and quality assessment disagreements were settled by a third author. Pooled prevalence of co-infections was calculated using a random-effects model with univariate meta-regression performed to assess the effect of study subsets on heterogeneity. Publication bias was evaluated using funnel plot inspection, Begg's correlation, and Egger's test. Results Eighteen retrospective cohorts and 1 prospective study were included. Pooling of data (1880 subjects) showed an 11.6% (95% confidence interval [CI] = 6.9–17.4, I2 = 0.92) pooled prevalence of respiratory co-pathogens. Studies with 100% co-pathogen testing (1210 subjects) found a pooled prevalence of 16.8% (95% CI = 8.1–27.9, I2 = 0.95) and studies using serum antibody tests (488 subjects) found a pooled prevalence of 26.8% (95%, CI = 7.9–51.9, I2 = 0.97). Meta-regression found no moderators affecting heterogeneity. Conclusion Co-infection with respiratory pathogens is a common and potentially important occurrence in patients with COVID-19. Knowledge of the prevalence and type of co-infections may have diagnostic and management implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».