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Enregistrement W3149727994 · doi:10.1111/ene.14860

Prevalence, clinical characteristics and outcomes of Guillain−Barré syndrome spectrum associated with COVID‐19: A systematic review and meta‐analysis

2021· review· en· W3149727994 sur OpenAlexaff
Lina Palaiodimou, Maria‐Ioanna Stefanou, Aristeidis H. Katsanos, Paraskevi C. Fragkou, Μarianna Papadopoulou, Christos Moschovos, Ioannis Michopoulos, Panagiotis Kokotis, Christos Bakirtzis, Androniki Naska, Theodoros I. Vassilakopoulos, Elisabeth Chroni, Sotirios Tsiodras, Georgios Tsivgoulis

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neurology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Neuropathies and Disorders
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioGuillain-Barre syndromeConfidence intervalMeta-analysisInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PediatricsDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and purpose Mounting evidence supports an association between Guillain−Barré syndrome spectrum (GBSs) and severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS‐CoV‐2) infection. However, GBSs in the setting of coronavirus disease 2019 (COVID‐19) remains poorly characterized, whilst GBSs prevalence amongst COVID‐19 patients has not been previously systematically evaluated using a meta‐analytical approach. Methods A systematic review and meta‐analysis of observational cohort and case series studies reporting on the occurrence, clinical characteristics and outcomes of patients with COVID‐19‐associated GBSs was performed. A random‐effects model was used to calculate pooled estimates and odds ratios (ORs) with corresponding 95% confidence intervals (CIs), compared to non‐COVID‐19, contemporary or historical GBSs patients. Results Eighteen eligible studies (11 cohorts, seven case series) were identified including a total of 136,746 COVID‐19 patients. Amongst COVID‐19 patients, including hospitalized and non‐hospitalized cases, the pooled GBSs prevalence was 0.15‰ (95% CI 0%–0.49‰; I2 = 96%). Compared with non‐infected contemporary or historical controls, patients with SARS‐CoV‐2 infection had increased odds for demyelinating GBSs subtypes (OR 3.27, 95% CI 1.32%–8.09%; I2 = 0%). In SARS‐CoV‐2‐infected patients, olfactory or concomitant cranial nerve involvement was noted in 41.4% (95% CI 3.5%–60.4%; I2 = 46%) and 42.8% (95% CI 32.8%–53%; I2 = 0%) of the patients, respectively. Clinical outcomes including in‐hospital mortality were comparable between COVID‐19 GBSs patients and non‐infected contemporary or historical GBSs controls. Conclusion GBSs prevalence was estimated at 15 cases per 100,000 SARS‐CoV‐2 infections. COVID‐19 appears to be associated with an increased likelihood of GBSs and with demyelinating GBSs variants in particular.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,035
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations123
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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