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Enregistrement W4367173630 · doi:10.1186/s43166-023-00190-0

Assessment of symptoms of the post-COVID-19 syndrome in patients with different rheumatic diseases

2023· article· en· W4367173630 sur OpenAlexaboutno aff
Zahraa Nour Eldine Ismail, Mohamed Hefny, Ahmed Elarabi Hendi, Marwa G. Tawfik

Notice bibliographique

RevueEgyptian Rheumatology and Rehabilitation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDepression (economics)AnxietyInternal medicinemyalgiaWeaknessPhysical therapyDiseaseHospital Anxiety and Depression ScaleCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Patients with rheumatic diseases significantly suffer during and after infection with coronavirus disease (COVID-19). Post-COVID-19 syndrome (PCS) refers to signs and symptoms occurring during or following a COVID-19 infection that continue beyond 12 weeks. The study aimed to assess PCS symptoms in rheumatic disease patients compared to a control group not suffering from a rheumatic disease or any other chronic illness. Results The prevalence of PCS symptoms was significantly higher in rheumatic disease patients compared to the control group: fatigue (69.1% vs. 41.25%), myalgia (73.5% vs. 37.5%), attention deficits (57.4% vs. 40%), and muscle weakness (33.8% vs. 13.8%). Objectively, the study group had significantly higher scores for the Fatigue Severity Scale (FSS) (35.46 ± 13.146 vs. 25.1 ± 7.587), Short-form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ-2) (21.66 ± 10.3 vs. 11.6 ± 3.433), and higher grades of functional disability in the Post-COVID-19 Functional Status scale (PCFS). Rheumatic disease patients had significantly higher frequencies of anxiety and depression, as assessed by the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), and cognitive impairment, as assessed by the Mini-Mental State Examination (MMSE), than the controls ( P = 0.023, P = 0.003, P = 0.0001, respectively). Moreover, SLE patients had the most symptoms and the highest FSS, SF-MPQ-2, PCFS, and HADS scores, as well as the lowest MMSE scores ( P = 0.0001 for all except cough ( P = 0.043), weakness ( P = 0.015), paresthesia ( P = 0.027), and anosmia ( P = 0.039)). Lower disease duration, hospitalization during acute COVID-19, steroid use, smoking, and biologics non-use were significantly associated with higher PCS symptoms. Smoking was a significant risk factor ( P = 0.048), and biologics use was protective ( P = 0.03). Rheumatic disease patients who received two doses of the COVID-19 vaccinations had better scores on the FSS, HADS for anxiety and depression, and MMSE than those who received a single dose ( P = 0.005, P = 0.001, P = 0.009, P = 0.01). Conclusion Rheumatic disease patients have a higher prevalence and risk of PCS, so strict follow-up, avoiding smoking, controlling disease activity, and COVID-19 vaccinations are essential for decreasing the morbidity of PCS.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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