A Ranking of the Most Common Maternal COVID-19 Symptoms: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,012 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».