Anosmia and dysgeusia in SARS-CoV-2 infection: incidence and effects on COVID-19 severity and mortality, and the possible pathobiology mechanisms - a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background : The present study aimed to determine the global prevalence of anosmia and dysgeusia in coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients and to assess their association with severity and mortality of COVID-19. Moreover, this study aimed to discuss the possible pathobiological mechanisms of anosmia and dysgeusia in COVID-19. Methods : Available articles from PubMed, Scopus, Web of Science, and preprint databases (MedRxiv, BioRxiv, and Researchsquare) were searched on November 10th, 2020. Data on the characteristics of the study (anosmia, dysgeusia, and COVID-19) were extracted following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guideline. Newcastle–Ottawa scale was used to assess research quality. Moreover, the pooled prevalence of anosmia and dysgeusia were calculated, and the association between anosmia and dysgeusia in presence of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) was assessed using the Z test. Results : Out of 32,142 COVID-19 patients from 107 studies, anosmia was reported in 12,038 patients with a prevalence of 38.2% (95% CI: 36.5%, 47.2%); whereas, dysgeusia was reported in 11,337 patients out of 30,901 COVID-19 patients from 101 studies, with prevalence of 36.6% (95% CI: 35.2%, 45.2%), worldwide. Furthermore, the prevalence of anosmia was 10.2-fold higher (OR: 10.21; 95% CI: 6.53, 15.96, p < 0.001) and that of dysgeusia was 8.6-fold higher (OR: 8.61; 95% CI: 5.26, 14.11, p < 0.001) in COVID-19 patients compared to those with other respiratory infections or COVID-19 like illness. To date, no study has assessed the association of anosmia and dysgeusia with severity and mortality of COVID-19. Conclusion : Anosmia and dysgeusia are prevalent in COVID-19 patients compared to those with the other non-COVID-19 respiratory infections. Several possible mechanisms have been hypothesized; however, future studies are warranted to elucidate the definitive mechanisms of anosmia and dysgeusia in COVID-19. Protocol registration: PROSPERO CRD42020223204 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».