Prevalence of Depression, Anxiety, Delirium, and Post-Traumatic Stress Disorder Among COVID-19 Patients: Protocol for A Living Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundPrevious studies on the impact of COVID-19 on the mental health of the patients has been limited by the lack of relevant data. With the rapid and sustained growth of the publications on COVID-19 research, we will perform a living systematic review (LSR) to provide comprehensive and continuously updated data to explore the prevalence of depression, anxiety, delirium, and post-traumatic stress disorder (PTSD) among COVID-19 patients.MethodsWe will perform a comprehensive search of the following databases: Cochrane library, PubMed, Web of Science, Embase, and Chinese Biomedicine Literature to identify relevant studies. We will utilize different tools to examine the bias risks (quality) regarding studies of varying design types, such as the revised Cochrane risk-of-bias tool (RoB 2) for randomized controlled trials (RCT), the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for cohort and case-control studies, etc. The literature searches would be updated every month. We will perform meta-analysis if any new eligible studies or data are obtained and resubmit an updated systematic review if any change in outcomes and heterogeneity is determined after the addition of the new studies. There will be no restrictions on language or year of publication.DiscussionThis LSR would provide an in-depth and up-to-date summary of the psychological impact of COVID-19 diagnosis and treatment on the patients. Systematic review registrationPROSPERO CRD42020196610
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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 | 0,080 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,088 | 0,012 |
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 ».