Persistent COVID-19 symptoms in community-living older adults from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle