Post-COVID-19 Condition Characterizing the Burden of Symptoms Using Standardized Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Systematic evaluation of patients with the post-COVID-19 infections using standardized symptom assessment tools and laboratory testing in the context of clinical care has not been reported previously. Methods: This is a cohort of individuals referred to post-COVID-19 recovery clinics in British Columbia from July 9, 2020 to March 10, 2022. The purpose of the clinics was to systematically assess patients for 3-month post-COVID-19 infections, using validated symptom assessment tools for shortness of breath, fatigue, neuropsychiatric symptoms, and organ dysfunction as measured by laboratory tests. Patients were referred according to specified criteria, including hospitalization or persistence of symptoms. For our analysis, we included the patients who were referred and evaluated at 3-month post-COVID-19 infection with persistent symptoms. The period chosen corresponds to waves 1–4 in British Columbia. Results: In total, 892 patients were included (median [IQR] age, 53 [42,63] years, with 54.0% females, 39.7% white ethnicity, and 62.0% hospitalized). Shortness of breath (85.9%), fatigue (75.7%), weakness (56.1%), memory problem (47.3%), and myalgia (45.6%) were the most common symptoms reported. Phenotypes of different patients and wave of infection were found associated with different long COVID-19 clinical manifestations after controlling for vaccination status and the underlying comorbidities. Conclusions: Using validated symptom assessment tools, we describe the variability, severity, and frequency of symptoms in this cohort with long COVID-19. Further studies are required to assess the heterogeneity of the long COVID-19 manifestations using standardized assessments to better target therapeutic treatments.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».