Persistent COVID-19 symptoms in community-living older adults from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Symptom persistence in non-hospitalized COVID-19 patients, also known as Long COVID or Post-acute Sequelae of COVID-19, is not well characterized or understood, and few studies have included non-COVID-19 control groups. METHODS: We used data from a cross-sectional COVID-19 questionnaire (September-December 2020) linked to baseline (2011-2015) and follow-up (2015-2018) data from a population-based cohort including 23,757 adults 50+ years to examine how age, sex, and pre-pandemic physical, psychological, social, and functional health were related to the severity and persistence of 23 COVID-19-related symptoms experienced between March 2020 and questionnaire completion. RESULTS: The most common symptoms are fatigue, dry cough, muscle/joint pain, sore throat, headache, and runny nose; reported by over 25% of participant who had (n = 121) or did not have (n = 23,636) COVID-19 during the study period. The cumulative incidence of moderate/severe symptoms in people with COVID-19 is more than double that reported by people without COVID-19, with the absolute difference ranging from 16.8% (runny nose) to 37.8% (fatigue). Approximately 60% of male and 73% of female participants with COVID-19 report at least one symptom persisting >1 month. Persistence >1 month is higher in females (aIRR = 1.68; 95% CI: 1.03, 2.73) and those with multimorbidity (aIRR = 1.90; 95% CI: 1.02, 3.49); persistence >3 months decreases by 15% with each unit increase in subjective social status after adjusting for age, sex and multimorbidity. CONCLUSIONS: Many people living in the community who were not hospitalized for COVID-19 still experience symptoms 1- and 3-months post infection. These data suggest that additional supports, for example access to rehabilitative care, are needed to help some individuals fully recover.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».