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Enregistrement W4282836685 · doi:10.3389/fmed.2022.865134

A Ranking of the Most Common Maternal COVID-19 Symptoms: A Systematic Review

2022· review· en· W4282836685 sur OpenAlexaff
Melissa Chao, Carlo Menon, Mohamed Elgendi

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChecklistmyalgiaMEDLINECoronavirus disease 2019 (COVID-19)Systematic reviewCritical appraisalFamily medicineDiseaseAlternative medicineInternal medicinePathologyPsychologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the coronavirus disease 2019 (COVID-19) continues to devastate health systems worldwide, there is particular concern over the health and safety of one high-risk group, pregnant women, due to their altered immune systems. Since health workers regularly rely on symptoms to inform clinical treatment, it became critical to maintain a ranked list of COVID-19 symptoms specific to pregnant women. This systematic review investigated the prevalence of common COVID-19 symptoms in pregnant women and compared the ranked list of symptoms to articles of various sizes. Articles were included if they discussed pregnant women diagnosed with COVID-19 using polymerase chain reaction testing, and women present symptoms of COVID-19 and were published between December 1, 2019, and December 1, 2021; while articles were excluded if they did not report on pregnant women with COVID-19 displaying symptoms of COVID-19. Articles were identified on OVID MedLine and Embase in January of 2022. The risk of bias and quality appraisal was assessed using a nine-item modified Scottish Intercollegiate Guidelines Network checklist for case-control studies. The search results included 78 articles that described 41,513 pregnant women with 42 unique COVID-19 symptoms. When ranked, the most common symptoms were found to be cough (10,843 cases, 16.02%), fever (7,653 cases, 11.31%), myalgia (6,505 cases, 9.61%), headache (5,264 cases, 7.78%), and dyspnea (5,184 cases, 7.66%). When compared to other articles in the literature with sample sizes of n = 23,434, n = 8,207, and n = 651, the ranking largely aligned with those in other articles with large sample sizes and did not align with the results of articles with small sample sizes. The symptom ranking may be used to inform testing for COVID-19 in the clinic. Research is rapidly evolving with the ongoing nature of the pandemic, challenging the generalizability of the results.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,010
Bibliométrie0,0220,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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