A Systematic Review on the Risk Factors of Developing Long COVID in Asia Pacific
Notice bibliographique
Résumé
Recently, healthcare workers and patients noticed that COVID-19 survivors experienced persistent symptoms after recovering from the acute infection. Due to insufficient research on Long COVID especially in Asia Pacific, this study aims to determine the prevalence of Long COVID and its associations with selected socio-demographic factors (age, gender, BMI, and severity of acute COVID-19) among COVID-19 patients in this region. Articles were searched from several journal databases reporting at least one-month of persistent COVID symptoms. The selection of the studies was based on the PRISMA flow diagram. Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was adopted for quality assessment of the articles and sixteen papers were included in this study. The prevalence of Long COVID reported in the studies ranged from 8.2% to 68%. Existing evidence suggested that female gender, older age, severe acute COVID-19 stage, and higher BMI were more likely to develop Long COVID. This study demonstrated a significant portion of the population may be affected with Long COVID, particularly those with a higher risk. Hence, more emphasis on Long COVID should be given to maintain the quality of life among COVID-19 patients. Keywords: long covid, persistent COVID-19 symptoms, post-COVID syndrome, long-term sequelae, risk factors of long covid
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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 | 0,029 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».