Risk factors for psychiatric symptoms in patients with long COVID: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Prolonged symptoms of COVID-19 have been found in many patients, often known as Long COVID. Psychiatric symptoms are commonly seen in Long COVID patients and could last for weeks, even months, after recovery. However, the symptoms and risk factors associated with it remain unclear. In the current systematic review, we provide an overview of psychiatric symptoms in Long COVID patients and risk factors associated with the development of those symptoms. Articles were systematically searched on SCOPUS, PubMed, and EMBASE up to October 2021. Studies involving adults and geriatric participants with a confirmed previous COVID-19 diagnosis and reported psychiatric symptoms that persist for more than four weeks after the initial infection were included. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for observational studies. Prevalence rates and risk factors associated with psychiatric symptoms were collected. This present study was registered at PROSPERO (CRD42021240776). In total, 23 studies were included. Several limitations in this review were the heterogeneity of studies' outcomes and designs, studies limited to articles published in English, and the psychiatric symptoms mainly were assessed using self-report questionnaires. The most prevalent reported psychiatric symptoms, from the most to the least reported, were anxiety, depression, post-traumatic stress disorder (PTSD), poor sleep qualities, somatic symptoms, and cognitive deficits. Being female and having previous psychiatric diagnoses were risk factors for the development of the reported symptoms.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».