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Enregistrement W4226080453 · doi:10.1136/bmjgh-2021-006838

Prevalence of Long COVID symptoms in Bangladesh: a prospective Inception Cohort Study of COVID-19 survivors

2021· article· en· W4226080453 sur OpenAlexaff
Mohammad Anwar Hossain, K M Amran Hossain, Karen Saunders, Zakir Uddin, Lori Maria Walton, Veena Raigangar, Mohamed Sakel, Rubayet Shafin, Mohammad Sohrab Hossain, Md. Feroz Kabir, Rafey Faruqui, Shohag Rana, Md. Shahoriar Ahmed, Sonjit Kumar Chakrovorty, M. Anwar Hossain, Iqbal Kabir Jahid

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortProspective cohort studyCohort studyCardiorespiratory fitnessPhysical therapyChest painPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objective of this study was to identify the prevalence of long COVID symptoms in a large cohort of people living with and affected by long COVID and identify any potential associated risk factors. METHODS: A prospective survey was undertaken of an inception cohort of confirmed people living with and affected by long COVID (aged 18-87 years). 14392 participants were recruited from 24 testing facilities across Bangladesh between June and November 2020. All participants had a previously confirmed positive COVID-19 diagnosis, and reported persistent symptoms and difficulties in performing daily activities. Participants who consented were contacted by face-to-face interview, and were interviewed regarding long COVID, and restriction of activities of daily living using post COVID-19 functional status scale. Cardiorespiratory parameters measured at rest (heart rate, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, oxygen saturation levels, maximal oxygen consumption, inspiratory and expiratory lung volume) were also measured. RESULTS: Among 2198 participants, the prevalence of long COVID symptoms at 12 weeks was 16.1%. Overall, eight long COVID symptoms were identified and in descending order of prominence are: fatigue, pain, dyspnoea, cough, anosmia, appetite loss, headache and chest pain. People living with and affected by long COVID experienced between 1 and 8 long COVID symptoms with an overall duration period of 21.8±5.2 weeks. Structural equation modelling predicted the length of long COVID to be related to younger age, female gender, rural residence, prior functional limitation and smoking. CONCLUSION: In this cohort, at 31 weeks post diagnosis, the prevalence of long COVID symptoms was 16.1%. The risk factors identified for presence and longer length of long COVID symptoms warrant further research and consideration to support public health initiatives.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,374 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations105
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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