Long-term Consequences of COVID-19 and the Pandemic: Protocol for a Web-Based, Longitudinal Observational Study (DEFEAT)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With population-wide vaccination availability, the global COVID-19 pandemic entered a new phase. Despite vaccination status, some people who were infected with SARS-CoV-2 experience long-term symptoms. OBJECTIVE: In this study, we aim to characterize the long-term effects of SARS-CoV-2 infection and the pandemic. We also aim to build symptom clusters and determine risk factors for developing long COVID symptoms. Furthermore, we assess social participation and health-related quality of life in patients with long COVID and in the general population during a global pandemic. METHODS: With a mixed-methods, web-based approach, we aim to recruit 2000 people in Germany who are older than 18 years and can provide informed consent. In the quantitative arm of the study, we identify symptoms of and predictive factors for long COVID manifestations with cluster analysis and assess social participation during the pandemic with standardized questionnaires. The qualitative arm of the study uses individual interviews and focus group discussions to better understand the illness experience of persons who experience long COVID. RESULTS: Recruitment started in September 2021. Up until July 2022, we recruited approximately 4500 participants via our web-based database. CONCLUSIONS: This study aims to build an innovative, patient-centered, web-based research platform appropriate for the pandemic by minimizing physical contact between study personnel and participants. All study activities are designed to better understand the long COVID syndrome, social participation during the pandemic, and the illness experiences of persons affected by long COVID. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trial Registry DRKS00026007; https://tinyurl.com/yh282fkt. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/38718.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».