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Enregistrement W3158648346 · doi:10.1101/2021.04.23.21256006

Fatigue symptoms associated with COVID-19 in convalescent or recovered COVID-19 patients; a systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W3158648346 sur OpenAlexaff
Sanjay Rao, Tarek Benzouak, Sasha Gunpat, Rachel J. Burns, Tayyeb A. Tahir, Stephen Jolles, Steve Kisely

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsycINFOCINAHLMeta-analysisMEDLINECoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Physical therapyPsychiatryPsychological interventionDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The prevalence and prognosis of post-acute stage SARS-CoV-2 infection fatigue symptoms remain largely unknown. Aims We performed a systematic review to evaluate the prevalence of fatigue in post-recovery from SARS-CoV-2 infection. Method Medline, Embase, PsycINFO, CINAHL, Web of Science, Scopus, trial registries, Cochrane Central Register of Controlled Trials and Google Scholar were searched for studies on fatigue in samples that recovered from PCR diagnosed COVID-19. English, French and Spanish studies were included. Meta-analyses were conducted separately for each recruitment setting. Results We identified 41 studies with 9362 patients that recovered from COVID-19. Post-COVID-19 patients self-report of fatigue was higher compared to healthy controls (RR = 3.688, 95%CI [2.502, 5.436], p < 0.001). Over 50% of patients discharged from inpatient care reported symptoms of fatigue during the first (ER = 0.517, 95%CI [0.278, 0.749]) and second month following recovery (ER = 0.527, 95%CI [0.337, 0.709]). 10% of the community patients reported fatigue in the first-month post-recovery. Patient setting moderated the association between COVID-19 recovery and fatigue symptoms (R 2 = 0.11, p < 0.001). Female patients recovering from COVID-19 had a greater self-report of fatigue (OR = 1.782, 95%CI [1.531, 2.870]). Patients recruited through social media had fatigue above 90% across multiple time points. Fatigue was highest in studies from Europe. Conclusion Fatigue is a symptom associated with functional challenges which could have economic and social impacts. Developing long-term planning for fatigue management amongst patients beyond the acute stages of SARS-CoV-2 infection is essential to optimizing patient care and public health outcomes. Further studies should examine the impact of sociodemographic, pandemic-related restrictions and pre-existing conditions on fatigue.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,036
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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