Analysis of Symptom Spectra and Associated Factors Among 536 Respondents During the COVID-19 Epidemic in China: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aims to identify common COVID-19 symptoms and asymptomatic infection rates during the epidemic in China. We also introduce the concepts of “Time-point asymptomatic rate” and “Period asymptomatic rate”. Object and Methods: A questionnaire survey was conducted online from December 2022 to January 5, 2023, collecting demographic characteristics, laboratory results, clinical symptoms, lifestyle and vaccination history. Statistical methods were used to analyze symptom characteristics, associated factors, and patterns during an 8-day observation period. Numerical variables were described by median M (Q1-Q3) or mean and standard deviation (). Categorical variables are described by frequency (N), ratio (%) or rate (%). The influencing factors were studied by Wilcoxon or Kruskal-Willis H rank sum test or logistic regression analysis, and the trend of symptom incidence by Spearman rank correlation. P value being ≤ 0.05 was statistically significant. Results: Out of 536 participants, 493 (91.98%) were infected, with 3 asymptomatic cases and 490 symptomatic cases within 8 days. The time-point asymptomatic rate increased from 0.61% on day 1 to 15.42% on day 8. Fever, cough, and fatigue were the main symptoms, with additional symptoms such as vomiting, diarrhea, and hyposmia reported. Symptom durations varied, with cough and expectoration lasting longer and vomiting and diarrhea lasting shorter. Several symptoms showed a downward trend over time. Conclusion: Our online survey highlighted that most COVID-19 patients experienced symptoms, and the time-point asymptomatic rate showed a dynamic change among the infected population. Onset patterns and demographic factors influence symptom occurrence and duration. These findings have implications for clinical practitioners and decision-makers in public health measures and strategies. Keywords: Novel coronavirus infection, onset patterns, clinical features, associated factors, time-point asymptomatic, period asymptomatic rate
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».