Ophthalmology-focused publications and findings on COVID-19: A systematic review
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
PURPOSE: To summarize COVID-19 research endeavors by ophthalmologists/researchers in terms of publication numbers, journals and author countries, and to detail key findings. METHODS: The LitCovid database was systematically reviewed for ophthalmology-focused COVID-19 articles. The quality of the evidence was assessed for articles investigating conjunctivitis in COVID-19 patients. RESULTS: There were 21,364 articles in LitCovid on June 12, 2020, of which 215 (1%) were ophthalmology-focused. Of articles on COVID-19 transmission, 3.3% were ophthalmology-focused. Ophthalmology-focused articles were published in 68 journals and originated from 25 countries. The top five countries publishing ophthalmology-focused articles (China, India, United States of America, Italy, and United Kingdom) produced 145/215 (67%) articles. A total of 16 case reports/series from eight countries reported that conjunctivitis can be the initial or the only symptom of COVID-19 infection. Conjunctivitis may occur in the middle phase of COVID-19 illness. A total of 10 hospital-based cross-sectional studies reported that between 0% and 31.6% of COVID-19 patients have conjunctivitis or other ocular conditions, with a pooled prevalence of 5.5% reported in a meta-analysis. Viral RNA was detected in conjunctival swabs of patients with and without ocular manifestations, after resolution of conjunctivitis, after nasopharyngeal swabs turned negative and in retina of deceased COVID-19 patients. CONCLUSION: Within 3 months of declaring the COVID-19 pandemic, 215 ophthalmology-focused articles were published in PubMed, concentrating on disease manifestations and transmission. The reported presence of conjunctivitis or other ocular conditions in COVID-19 patients is varied. Clinicians should be alert for ocular involvement in COVID-19 infections and possible ocular transmission even in patients without ocular symptoms.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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