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Symptom Clusters in Adult Patients with Post-Acute COVID-19

2021· article· en· W3157336238 sur OpenAlexaboutno aff
Rajan Shah, Y. Vayner, Samantha Lessen, Daniel Tomer, Michelle N. Gong, Seth Congdon, Aluko A. Hope

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioAnxietyInternal medicineQuality of life (healthcare)NauseaProspective cohort studyRisk factorDepression (economics)Physical therapyConfidence intervalPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: As more reports emerge that many COVID-19 survivors suffer protracted and lingering symptoms, how to define and better characterize these patients with post-acute COVID-19 is a research challenge. To understand the overall symptom burden in patients with post-acute COVID-19, we explored whether identifiable symptom clusters exist in a cohort of patients with post-acute COVID-19 and then examined whether these clusters are associated with quality of life impairments. Methods: In a prospective observational study of COVID-19 patients at a Covid-19 Recovery (CORE) clinic between June and December 2020 (eligible patients had either a positive COVID-19 PCR or IgG antibody test), we administered a modified revised Edmonton Symptom Assessment survey which assessed whether patients had 13 symptoms over the week prior to presentation to the clinic on a scale of 0 (no symptoms) to 10 (most severe symptoms). We performed exploratory factor analysis to search for clustering of symptoms into factors and examined the relationship between these clusters and quality of life measures. Results: Across 127 adult patients treated at CORE (mean (standard deviation (SD) age 51.8 (14.0);73.2% were women. We found four symptom factors: emotional factor (including depression and anxiety), activity limiting factor (fatigue, sleepiness and shortness of breath), gastrointestinal symptom factor (nausea, appetite and taste changes) and pain factor (pain, neuropathy). The Cronbach's α for the individual factors ranged from 0.64-0.84. The emotional factor was associated with an increased odds of reporting worse emotional (Odds Ratio (95% Confidence Interval (95% CI) 1.9 (1.2-3.3) and worse cognitive health status (OR 4.9 (2.5-9.5);the activity limiting factor was associated with increase odds of worse physical health status (OR 4.5 (2.1-9.7);the gastrointestinal symptom factor was associated with increase odds of worse cognitive health status (OR 2.1 (1.1-4.2). Conclusions: We found four symptom factors in adult patients with post-acute COVID-19. There was strong internal correlation between the factors and the factors were associated with quality of life measures. Routine assessment of post-acute COVID-19 patient's emotional, gastrointestinal, pain and activity limiting symptoms is important as they may be associated with impaired health related quality of life.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2021
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