Ophthalmology-focused publications and findings on COVID-19: A systematic review
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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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 | 0,013 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».