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Enregistrement W3195827202 · doi:10.3389/fneur.2021.664599

Neurological Manifestations of Coronavirus Disease 2019: A Comprehensive Review and Meta-Analysis of the First 6 Months of Pandemic Reporting

2021· review· en· W3195827202 sur OpenAlexaff
Samuel Huth, Sung‐Min Cho, Chiara Robba, David Highton, Denise Battaglini, Judith Bellapart, Jacky Y. Suen, Gianluigi Li Bassi, Fabio Silvio Taccone, Rakesh C. Arora, Glenn Whitman, John F. Fraser, Jonathon P. Fanning

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePediatricsStroke (engine)DeliriumPandemicEncephalitisDiseaseMeningoencephalitisInternal medicineMeta-analysisNeurologyCohort studyOdds ratioCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intensive care medicineImmunologyInfectious disease (medical specialty)Virus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 2,207 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%, 102/7,715] 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%, 6/1,006]. 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.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,032
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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