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Enregistrement W3036273201 · doi:10.1002/emp2.12128

Viral and atypical respiratory co‐infections in COVID‐19: a systematic review and meta‐analysis

2020· review· en· W3036273201 sur OpenAlexaboutno aff
Bennett L. Davis, Ava N. Rothrock, Sarah B. Swetland, Halle Andris, Philip J. Davis, Steven G. Rothrock

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Emergency Physicians Open · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisFunnel plotPublication biasMedicineConfidence intervalInternal medicineCochrane LibraryRespiratory tract infectionsSystematic reviewMEDLINERespiratory systemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,003
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations46
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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