Neurological and Head/Eyes/Ears/Nose/Throat Manifestations of COVID-19: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVE: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has been associated with various neurological and atypical head/eyes/ears/nose/throat (HEENT) manifestations. We sought to review the evidence for these manifestations. METHODS: In this systematic review and meta-analysis, we compiled studies published until March 31, 2021 that examined non-respiratory HEENT, central, and peripheral nervous system presentations in COVID-19 patients. We included 477 studies for qualitative synthesis and 59 studies for meta-analyses. RESULTS: Anosmia, ageusia, and conjunctivitis may precede typical upper/lower respiratory symptoms. Central nervous system (CNS) manifestations include stroke and encephalopathy, potentially with brainstem or cranial nerve involvement. MRI studies support CNS para-/postinfectious etiologies, but direct neuroinvasion seems very rare, with few cases detecting Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) in the CNS. Peripheral nervous system (PNS) manifestations include muscle damage, Guillain-Barre syndrome (GBS), and its variants. There was moderate-to-high study heterogeneity and risk of bias. In random-effects meta-analyses, anosmia/ageusia was estimated to occur in 56% of COVID-19 patients (95% CI: 0.41-0.71, I2:99.9%), more commonly than in patients without COVID-19 (OR: 14.28, 95% CI: 8.39-24.29, I2: 49.0%). Neurological symptoms were estimated to occur in 36% of hospitalized patients (95% CI: 0.31-0.42, I2: 99.8%); ischemic stroke in 3% (95% CI: 0.03-0.04, I2: 99.2%), and GBS in 0.04% (0.033%-0.047%), more commonly than in patients without COVID-19 (OR[stroke]: 2.53, 95% CI: 1.16-5.50, I2: 76.4%; OR[GBS]: 3.43,1.15-10.25, I2: 89.1%). CONCLUSIONS: Current evidence is mostly from retrospective cohorts or series, largely in hospitalized or critically ill patients, not representative of typical community-dwelling patients. There remains a paucity of systematically gathered prospective data on neurological manifestations. Nevertheless, these findings support a high index of suspicion to identify HEENT/neurological presentations in patients with known COVID-19, and to test for COVID-19 in patients with such presentations at risk of infection.
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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 | 0,013 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| 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) | 0,005 | 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 ».