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Enregistrement W3040997762 · doi:10.2196/21866

Self-Reported Symptoms of SARS-CoV-2 Infection in a Nonhospitalized Population in Italy: Cross-Sectional Study of the EPICOVID19 Web-Based Survey

2020· article· en· W3040997762 sur OpenAlexvenueno aff
Fulvio Adorni, Federica Prinelli, Fabrizio Bianchi, Andrea Giacomelli, Gabriele Pagani, Dario Bernacchia, Stefano Rusconi, Stefania Maggi, Caterina Trevisan, Marianna Noale, Sabrina Molinaro, Luca Bastiani, Loredana Fortunato, Nithiya Jesuthasan, Aleksandra Šojić, Carla Pettenati, Marcello Tavio, Massimo Andreoni, Claudio Maria Mastroianni, Raffaele Antonelli Incalzi, Massimo Galli

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCross-sectional studyPopulationOdds ratioLogistic regressionmyalgiaDemographyPediatricsInternal medicineEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding the occurrence of symptoms resembling those of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) in a large nonhospitalized population at the peak of the epidemic in Italy is of paramount importance; however, data are currently scarce. OBJECTIVE: The aims of this study were to evaluate the association of self-reported symptoms with SARS-CoV-2 nasopharyngeal swab (NPS) test results in nonhospitalized individuals and to estimate the occurrence of symptoms associated with coronavirus disease (COVID-19) in a larger nontested population. METHODS: EPICOVID19 is a self-administered cross-sectional voluntary web-based survey of adults throughout Italy who completed an anonymous questionnaire in the period of April 13 to 21, 2020. The associations between symptoms potentially related to SARS-CoV-2 infection and NPS results were calculated as adjusted odds ratios (aORs) with 95% CIs by multiple logistic regression analysis controlling for age, sex, education, smoking habits, and number of comorbidities. Thereafter, for each symptom and for combinations of the symptoms, we calculated the sensitivity, specificity, accuracy, and areas under the curve (AUCs) in a receiver operating characteristic (ROC) analysis to estimate the occurrence of COVID-19-like infection in the nontested population. RESULTS: A total of 171,310 people responded to the survey, of whom 102,543 (59.9%) were women; mean age 47.4 years. Out of the 4785 respondents with known NPS test results, 4392 were not hospitalized. Among the 4392 nonhospitalized respondents, those with positive NPS tests (856, 19.5%) most frequently reported myalgia (527, 61.6%), olfactory and taste disorders (507, 59.2%), cough (466, 54.4%), and fever (444, 51.9%), whereas 7.7% were asymptomatic. Multiple regression analysis showed that olfactory and taste disorders (aOR 10.3, 95% CI 8.4-12.7), fever (aOR 2.5, 95% CI 2.0-3.1), myalgia (aOR 1.5, 95% CI 1.2-1.8), and cough (aOR 1.3, 95% CI 1.0-1.6) were associated with NPS positivity. Having two to four of these symptoms increased the aOR from 7.4 (95% CI 5.6-9.7) to 35.5 (95% CI 24.6-52.2). The combination of the four symptoms showed an AUC of 0.810 (95% CI 0.795-0.825) in classifying positive NPS test results and then was applied to the nonhospitalized and nontested sample (n=165,782). We found that 7739 to 20,103 of these 165,782 respondents (4.4% to 12.1%) had experienced symptoms suggestive of COVID-19 infection. CONCLUSIONS: Our results suggest that self-reported symptoms are reliable indicators of SARS-CoV-2 infection in a pandemic context. A nonnegligible number of symptomatic respondents (up to 12.1%) were undiagnosed and potentially contributed to the spread of the infection. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04471701; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04471701.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations83
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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