Associations between SARS-CoV-2 infection and incidence of new chronic condition diagnoses: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Because of the large number of infected individuals, an estimate of the future burdens of the long-term consequences of SARS-CoV-2 infection is needed. This systematic review examined associations between SARS-CoV-2 infection and incidence of categories of and selected chronic conditions, by age and severity of infection (inpatient vs. outpatient/mixed care). MEDLINE and EMBASE were searched (Jan 1, 2020 to Oct 4, 2022) and reference lists scanned. We included observational studies from high-income OECD countries with a control group adjusting for sex and comorbidities. Identified records underwent a two-stage screening process. Two reviewers screened 50% of titles/abstracts, after which DistillerAI acted as second reviewer. Two reviewers then screened the full texts of stage one selections. One reviewer extracted data and assessed risk of bias; results were verified by another. Random-effects meta-analysis estimated pooled hazard ratios (HR). GRADE assessed certainty of the evidence. Twenty-five studies were included. Among the outpatient/mixed SARS-CoV-2 care group, there is high certainty of a small-to-moderate increase (i.e., HR 1.26 to 1.99) among adults ≥65 years of any cardiovascular condition, and of little-to-no difference (i.e., HR 0.75 to 1.25) in anxiety disorders for individuals <18, 18-64, and ≥65 years old. Among 18-64 and ≥65 year-olds receiving outpatient/mixed care there are probably (moderate certainty) large increases (i.e., HR ≥2.0) in encephalopathy, interstitial lung disease, and respiratory failure. After SARS-CoV-2 infection, there is probably an increased risk of diagnoses for some chronic conditions; whether the magnitude of risk will remain stable into the future is uncertain.
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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 | 0,009 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».