Prevalence of Headache in Patients With Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A Systematic Review and Meta-Analysis of 14,275 Patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) started to spread globally since December 2019 from Wuhan, China. Headache has been observed as one of the clinical manifestations in COVID-19 patients. We aimed to conduct a comprehensive systematic review and meta-analysis to estimate the overall pooled prevalence of headache in COVID-19 patients. Methods: PubMed, Scopus, ScienceDirect, and Google Scholar databases were searched to identify studies published between December 2019 and March 2020. Adult (≥18 years) COVID-19 patients were considered eligible. We used random-effects model to estimate the pooled prevalence with 95% confidence intervals (CIs). Quality assessment was done using the Joanna Briggs Institute critical appraisal tools. This study is registered with PROSPERO (CRD42020182529). Results: We identified 2,055 studies, of which 86 studies ( n = 14,275, 49.4% female) were included in the meta-analysis. Overall, the pooled prevalence of headache in COVID-19 patients was 10.1% [95% CI: 8.76–11.49]. There was no significant difference of headache prevalence in severe or critical vs. non-severe (RR: 1.05, p = 0.78), survived (recovered or discharged) vs. non-survived (RR: 1.36, p = 0.23), and ICU vs. non-ICU (RR: 1.06, p = 0.87) COVID-19 patients. We detected 64.0, 34.9, and 1.1% of the included studies as high, moderate, and low quality, respectively. Conclusions: From the first 4-month data of the outbreak, headache was detected in 10.1% of the adult COVID-19 patients.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle