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Enregistrement W4220878799 · doi:10.1007/s40124-022-00261-4

Long-Term COVID 19 Sequelae in Adolescents: the Overlap with Orthostatic Intolerance and ME/CFS

2022· review· en· W4220878799 sur OpenAlexaff
Amanda K. Morrow, Laura A. Malone, Christina Kokorelis, Lindsay S. Petracek, Ella F. Eastin, Katie Lobner, Luise Neuendorff, Peter C. Rowe

Notice bibliographique

RevueCurrent Pediatrics Reports · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChronic fatigue syndromeOrthostatic intoleranceMalaiseChronic fatigueIntensive care medicineOrthostatic vital signsDiseaseExercise intoleranceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PediatricsPhysical therapyInternal medicineBlood pressureInfectious disease (medical specialty)Heart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose of Review: To discuss emerging understandings of adolescent long COVID or post-COVID-19 conditions, including proposed clinical definitions, common symptoms, epidemiology, overlaps with myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome (ME/CFS) and orthostatic intolerance, and preliminary guidance on management. Recent Findings: The recent World Health Organization clinical case definition of post-COVID-19 condition requires a history of probable or confirmed SARS-CoV-2 infection, with symptoms starting within 3 months of the onset of COVID-19. Symptoms must last for at least 2 months and cannot be explained by an alternative diagnosis. Common symptoms of the post-COVID-19 condition include, but are not limited to, fatigue, shortness of breath, and cognitive dysfunction. These symptoms generally have an impact on everyday functioning. The incidence of prolonged symptoms following SARS-CoV-2 infection has proven challenging to define, but it is now clear that those with relatively mild initial infections, without severe initial respiratory disease or end-organ injury, can still develop chronic impairments, with symptoms that overlap with conditions like ME/CFS (profound fatigue, unrefreshing sleep, post-exertional malaise, cognitive dysfunction, and orthostatic intolerance). Summary: We do not yet have a clear understanding of the mechanisms by which individuals develop post-COVID-19 conditions. There may be several distinct types of long COVID that require different treatments. At this point, there is no single pharmacologic agent to effectively treat all symptoms. Because some presentations of post-COVID-19 conditions mimic disorders such as ME/CFS, treatment guidelines for this and related conditions can be helpful for managing post-COVID-19 symptoms. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s40124-022-00261-4.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeSans objet
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

Citations64
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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