Association of digestive symptoms with severity and mortality of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gastrointestinal manifestations are common in patients with COVID-19, but the association between specific digestive symptoms and COVID-19 prognosis remains unclear. This study aims to assess whether digestive symptoms are associated with COVID-19 severity and mortality. METHODS: We will search PubMed, Embase, Web of Science, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials up to September, 2020, to identify studies that compared the prevalence of at least one specific digestive symptom between severe and non-severe COVID-19 patients or between non-survivors and survivors. Two independent reviewers will assess the risk of bias of the included cohort studies using the modified Newcastle-Ottawa Scale. Meta-analyses will be conducted to estimate the pooled prevalence of individual symptoms using the inverse variance method with the random-effects model. We will conduct subgroup analyses, sensitivity analyses, and meta-regression analyses to explore the sources of heterogeneity. The Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach will be used to assess the quality of the evidence. RESULTS: The results of this study will be published in a peer-reviewed journal. CONCLUSION: Our meta-analysis will comprehensively evaluate the association between different digestive symptoms and the severity and mortality of patients infected with COVID-19. This study will provide evidence to help determine whether special protective measures and treatment options are needed for patients with digestive system comorbidities during the COVID-19 pandemic. INPLASY REGISTRATION NUMBER: INPLASY202090055.
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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 | 0,001 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».