MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3208326175 · doi:10.1371/journal.pone.0259317

Self-medication practices to prevent or manage COVID-19: A systematic review

2021· review· en· W3208326175 sur OpenAlexaboutno aff
Alvaro Quincho-Lopez, Christeam A. Benites-Ibarra, Maryori M. Hilario-Gómez, Renatta Quijano-Escate, Álvaro Taype-Rondán

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSelf-medicationMEDLINECoronavirus disease 2019 (COVID-19)PopulationSystematic reviewFamily medicineEnvironmental healthInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous studies have assessed the prevalence and characteristics of self-medication in COVID-19. However, no systematic review has summarized their findings. OBJECTIVE: We conducted a systematic review to assess the prevalence of self-medication to prevent or manage COVID-19. METHODS: We used different keywords and searched studies published in PubMed, Scopus, Web of Science, Embase, two preprint repositories, Google, and Google Scholar. We included studies that reported original data and assessed self-medication to prevent or manage COVID-19. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) modified for cross-sectional studies. RESULTS: We identified eight studies, all studies were cross-sectional, and only one detailed the question used to assess self-medication. The recall period was heterogeneous across studies. Of the eight studies, seven assessed self-medication without focusing on a specific symptom: four performed in the general population (self-medication prevalence ranged between <4% to 88.3%) and three in specific populations (range: 33.9% to 51.3%). In these seven studies, the most used medications varied widely, including antibiotics, chloroquine or hydroxychloroquine, acetaminophen, vitamins or supplements, ivermectin, and ibuprofen. The last study only assessed self-medication for fever due to COVID-19. Most studies had a risk of bias in the "representativeness of the sample" and "assessment of outcome" items of the NOS. CONCLUSIONS: Studies that assessed self-medication for COVID-19 found heterogeneous results regarding self-medication prevalence and medications used. More well-designed and adequately reported studies are warranted to assess this topic.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations115
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetAntibiotic Use and ResistanceTravaux en français237 207