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Enregistrement W4321212731 · doi:10.1186/s12877-023-03826-0

Clinical expressions, characteristics and treatments of confirmed COVID-19 in nursing home residents: a systematic review

2023· review· en· W4321212731 sur OpenAlexaboutno aff
Anita Nilsen, Bjørn Lichtwarck, Siren Eriksen, Anne Marie Mork Rokstad

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLPsycINFODeliriumDementiaMEDLINEPopulationCochrane LibraryIntensive care medicineMeta-analysisInternal medicinePsychological interventionPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The coronavirus 2019 (COVID-19) pandemic has led to a high rate of infections, frequent outbreaks, and high mortality rates in nursing homes (NH) worldwide. To protect and improve the treatment and care of the vulnerable NH population, it is pivotal to systematise and synthesise data from cases of COVID-19 among NH residents. In our systematic review, we therefore aimed to describe the clinical expressions, characteristics, and treatments of NH residents confirmed to have COVID-19. Methods We conducted two comprehensive literature searches in several electronic databases: (1) PubMed, (2) CINAHL, (3) AgeLine, (4) Embase, and (5) PsycINFO in April and July 2021. Of the 438 articles screened, 19 were included in our sample, and we used the Newcastle–Ottawa Assessment Scale to assess the quality of the reported studies. A weighted mean ( M weighted ), was calculated to account for the large variation in sample sizes of the studies, and due to heterogeneity among the studies, we report our findings in a narrative synthesis. Results According to the mean weights ( M weighted ), common symptoms and signs in NH residents confirmed to have COVID-19 were fever (53.7%), cough (56.5%), hypoxia (32.3%), and delirium or confusion (31.2%). Common comorbidities were hypertension (78.6%), dementia or cognitive impairment (55.3%), and cardiovascular diseases (52.0%). Six studies presented data concerning medical and pharmacological treatments, such as inhalers, oxygen supplementation, anticoagulation, and parenteral/enteral fluids or nutrition. The treatments were used to improve outcomes, as part of palliative care, or as end-of-life treatment. Transfers to hospital for NH residents with confirmed COVID-19 were reported in six of the included studies, and the rate of hospital transfers ranged from 6.9% to 50% in this population. In the 17 studies reporting mortality, 40.2% of the NH residents died during the studies’ observation periods. Conclusions Our systematic review allowed us to summarise important clinical findings about COVID-19 among NH residents and to identify the population’s risk factors for serious illness and death caused by the disease. However, the treatment and care of NH residents with severe COVID-19 warrant further investigation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,243
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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