001 Neurological manifestations of coronavirus disease 2019: a comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
Background There is growing evidence that SARS-Cov-2 infection is associated with severe neurological complications. Understanding the nature and prevalence of these neurologic manifestations is essential for identifying higher-risk patients and projecting demand for ongoing resource utilisation. This review and meta-analysis report the neurologic manifestations identified in hospitalised COVID-19 patients and provide a preliminary estimate of disease prevalence.Methods MEDLINE, Embase and Scopus were searched for studies reporting the occurrence of neurological complications in hospitalised COVID-19 patients.Results A total of 2207 unique entries were identified and screened, among which 14 cohort studies and 53 case reports were included, reporting on a total of 8,577 patients. Central nervous system manifestations included ischemic stroke (n=226), delirium (n=79), intracranial haemorrhage (ICH, n=57), meningoencephalitis (n=13), seizures (n=3), and acute demyelinating encephalitis (n=2). Peripheral nervous system manifestations included Guillain-Barrè Syndrome (n=21) and other peripheral neuropathies (n=3). The pooled period prevalence of ischemic stroke from identified studies was 1.3% [95%CI: 0.9% – 1.8%, 102/7715] in all hospitalised COVID-19 patients, and 2.8% [95%CI: 1.0% - 4.6%, 9/318] among COVID-19 patients admitted to ICU. The pooled prevalence of ICH was estimated at 0.4% [95%CI: 0%-0.8%, 6/1006].Conclusions The COVID-19 pandemic exerts a substantial neurologic burden which may have residual effects on patients and healthcare systems for years. Low quality evidence impedes the ability to accurately predict the magnitude of this burden. Robust studies with standardised screening and case definitions are required to improve understanding of this disease and optimise treatment of individuals at higher risk for neurologic sequelae.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».