Headache as an acute and post‐COVID‐19 symptom in COVID‐19 survivors: A meta‐analysis of the current literature
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Headache is identified as a common post-COVID sequela experienced by COVID-19 survivors. The aim of this pooled analysis was to synthesize the prevalence of post-COVID headache in hospitalized and non-hospitalized patients recovering from SARS-CoV-2 infection. METHODS: MEDLINE, CINAHL, PubMed, EMBASE, and Web of Science databases, as well as medRxiv and bioRxiv preprint servers, were searched up to 31 May 2021. Studies or preprints providing data on post-COVID headache were included. The methodological quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Random effects models were used for meta-analytical pooled prevalence of post-COVID headache. Data synthesis was categorized at hospital admission/symptoms' onset, and at 30, 60, 90, and ≥180 days afterwards. RESULTS: From 9573 studies identified, 28 peer-reviewed studies and 7 preprints were included. The sample was 28,438 COVID-19 survivors (12,307 females; mean age: 46.6, SD: 17.45 years). The methodological quality was high in 45% of the studies. The overall prevalence of post-COVID headache was 47.1% (95% CI 35.8-58.6) at onset or hospital admission, 10.2% (95% CI 5.4-18.5) at 30 days, 16.5% (95% CI 5.6-39.7) at 60 days, 10.6% (95% CI 4.7-22.3) at 90 days, and 8.4% (95% CI 4.6-14.8) at ≥180 days after onset/hospital discharge. Headache as a symptom at the acute phase was more prevalent in non-hospitalized (57.97%) than in hospitalized (31.11%) patients. Time trend analysis showed a decreased prevalence from the acute symptoms' onset to all post-COVID follow-up periods which was maintained afterwards. CONCLUSION: This meta-analysis found that the prevalence of post-COVID headache ranged from 8% to 15% during the first 6 months after SARS-CoV-2 infection.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle