Hearing Loss, Tinnitus, and Dizziness in COVID-19: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Extensive studies indicate that severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV-2) involves human sensory systems. A lack of discussion, however, exists given the auditory-vestibular system involvement in CoV disease 2019 (COVID-19). The present systematic review and meta-analysis were performed to determine the event rate (ER) of hearing loss, tinnitus, and dizziness caused by SARS-CoV-2. METHODS: Databases (PubMed, ScienceDirect, Wiley) and World Health Organization updates were searched using combined keywords: 'COVID-19,' 'SARS-CoV-2,' 'pandemic,' 'auditory dysfunction,' 'hearing loss,' 'tinnitus,' 'vestibular dysfunction,' 'dizziness,' 'vertigo,' and 'otologic symptoms.' RESULTS: Twelve papers met the eligibility criteria and were included in the study. These papers were single group prospective, cross-sectional, or retrospective studies on otolaryngologic, neurologic, or general clinical symptoms of COVID-19 and had used subjective assessments for data collection (case histories/medical records). The results of the meta-analysis demonstrate that the ER of hearing loss (3.1%, CIs: 0.01-0.09), tinnitus (4.5%, CIs: 0.012-0.153), and dizziness (12.2%, CIs: 0.070-0.204) is statistically significant in patients with COVID-19 (Z ≤ -4.469, p ≤ 0.001). CONCLUSIONS: COVID-19 can cause hearing loss, tinnitus, and dizziness. These findings, however, should be interpreted with caution given insufficient evidence and heterogeneity among studies. Well-designed studies and follow-up assessments on otologic symptoms of SARS-CoV-2 using standard objective tests are recommended.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».