Comparative Study of Chemosensory Dysfunction in COVID-19 in 2 Geographically Distinct Regions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To directly compare the prevalence of chemosensory dysfunction (smell and taste) in geographically distinct regions with the same questionnaires. METHODS: A cross-sectional study was performed to evaluate the self-reported symptoms among adults (older than 18 years) who underwent COVID-19 testing at an ambulatory assessment center in Canada and at a hospital in Israel between March 16, 2020, and August 19, 2020. The primary outcome was the prevalence of self-reported chemosensory dysfunction (anosmia/hypomsia and dysgeusia/ageusia). Subgroup analysis was performed to evaluate the prevalence of chemosensory deficits among the outpatients. RESULTS: We identified a total of 350 COVID-19-positive patients (138 Canadians and 212 Israelis). The overall prevalence of chemosensory dysfunction was 47.1%. There was a higher proportion of chemosensory deficits among Canadians compared to Israelis (66.7% vs 34.4%, P < .01). A subgroup analysis for outpatients (never hospitalized) still identified a higher prevalence of chemosensory dysfunction among Canadians compared to Israelis (68.2% vs 36.1%, P < 0.01). A majority of patients recovered their sense of smell after 4 weeks of symptom onset. CONCLUSION: Although the prevalence of chemosensory deficit in COVID-19 was found to be similar to previously published reports, the prevalence can vary significantly across different geographical regions. Therefore, it is important to obtain regionally specific data so that the symptom of anosmia/dysgeusia can be used as a guide for screening for the clinical diagnosis of COVID-19.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».