Headache as an acute and post‐COVID‐19 symptom in COVID‐19 survivors: A meta‐analysis of the current literature
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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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 | 0,017 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,051 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».