Fatigue presentation, severity, and related outcomes in a prospective cohort following post-COVID-19 hospitalization in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Increasing evidence on long-term health outcomes following SARS CoV-2 infection shows post-viral symptoms can persist for months. These symptoms are often consistent with those of Myalgic Encephalomyelitis or Chronic Fatigue Syndrome (ME/CFS). The aim of the present study was to examine the prevalence and outcome predictors of post-viral fatigue and related symptoms 3- and 6-months following symptom onset. Methods: = 88) were recruited from a Post-COVID-19 Respiratory Clinic (PCRC) in Vancouver, Canada to examine predictors of long-term fatigue and substantial fatigue. Multivariable mixed effects analyses examined the relationship between patient predictors, including pre-existing comorbidities, patient reported outcome measures, and fatigue and substantial fatigue at follow-up. Results: The number of patients experiencing fatigue or substantial fatigue at 3 months post-infection were 58 (67%) and 14 (16%) respectively. At 6 months these numbers declined to 47 (60%) patients experiencing fatigue and 6 (6%) experiencing substantial fatigue. Adjusted analysis, for sex, age, and time, revealed the number of pre-existing comorbidities to be associated with fatigue (OR 2.21; 95% CI 1.09-4.49; 0.028) and substantial fatigue (OR 1.73; 95% CI 1.06-2.95; 0.033) at 3 months follow-up. Except for shortness of breath, self-care, and follow-up time, all follow-up variables were found to be associated with fatigue and substantial fatigue at 3 months. Conclusion: Fatigue and substantial fatigue are common after COVID-19 infection but often diminish over time. A significant number of patients continue to exhibit long-term fatigue at 6 months follow-up. Further research is needed to clarify the causality of viral infections in the development and severity of fatigue as a symptom and in meeting post-viral fatigue syndrome or ME/CFS diagnostic criteria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».