Severity and mortality of COVID-19 among people with disabilities: protocol for a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As the COVID-19 pandemic and the subsequent global healthcare crisis continue, people with disabilities may face greater health risks than their non-disabled peers. This systematic review and meta-analysis aims to determine the severity and mortality of COVID-19 among people with different types of disabilities. METHODS AND ANALYSIS: We will search PubMed, HINARI, ScienceDirect, PEDro and Cochrane Library databases. Grey literature search will also be conducted on MedRxiv and Google Scholar. Searches will be without date restrictions. Cohort, case-control and cross-sectional studies assessing the severity and mortality of COVID-19 among people with disabilities will be included. Only full-text studies in the English language will be included. The outcomes of interest include the risk of COVID-19 infection, rate of hospitalisation, severity, hospital stay, mortality and others variables where data are available. Two reviewers will extract data and perform risk of bias assessment independently. The Newcastle-Ottawa Scale will be used to assess risk of bias. Review Manager V.5.4 and Stata V.16.0 software will be used for statistical analysis. Heterogeneity will be analysed using I² statistics. Pooled OR with 95% CI will be used to calculate the pooled results for outcome variables. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval and informed consent are not required as this is a systematic review of existing publications. The final results will be published in a peer reviewed journal and presented at national and international conferences. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42022306361.
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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 | 0,080 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,008 |
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 ».