Oral manifestations in young adults infected with COVID-19 and impact of smoking: a multi-country cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background Oral manifestations and lesions could adversely impact the quality of people’s lives. COVID-19 infection may interact with smoking and the impact on oral manifestations is yet to be discovered. Objectives The aim of this study was to assess the self-reported presence of oral lesions by COVID-19-infected young adults and the differences in the association between oral lesions and COVID-19 infection in smokers and non-smokers. Methods This cross-sectional multi-country study recruited 18-to-23-year-old adults. A validated questionnaire was used to collect data on COVID-19-infection status, smoking and the presence of oral lesions (dry mouth, change in taste, and others) using an online platform. Multi-level logistic regression was used to assess the associations between the oral lesions and COVID-19 infection; the modifying effect of smoking on the associations. Results Data was available from 5,342 respondents from 43 countries. Of these, 8.1% reported COVID-19-infection, 42.7% had oral manifestations and 12.3% were smokers. A significantly greater percentage of participants with COVID-19-infection reported dry mouth and change in taste than non-infected participants. Dry mouth (AOR=, 9=xxx) and changed taste (AOR=, 9=xxx) were associated with COVID-19- infection. The association between COVID-19-infection and dry mouth was stronger among smokers than non-smokers (AOR = 1.26 and 1.03, p = 0.09) while the association with change in taste was stronger among non-smokers (AOR = 1.22 and 1.13, p = 0.86). Conclusion Dry mouth and changed taste may be used as an indicator for COVID-19 infection in low COVID-19-testing environments. Smoking may modify the association between some oral lesions and COVID-19-infection.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».