MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4388572819 · doi:10.7759/cureus.48591

Development of Asthma-Like Symptoms After COVID-19: A Cross-Sectional Study in Dubai, United Arab Emirates

2023· article· en· W4388572819 sur OpenAlexaff
Syed Arshad Husain, Amirarshia Rategh, Muhammad Omar Larik, Leon D’Cruz, Jean Mary John, Bassam Mahboub

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanadian Association of Nurses in Oncology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaPulmonologyExhaled nitric oxideSpirometryCross-sectional studyInternal medicineOutpatient clinicRespiratory systemPediatricsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Coronaviruses are viral agents that commonly infect animals, but have the ability to cause respiratory illness in humans, exemplified by the ongoing novel coronavirus outbreak (COVID-19). Due to the sparse literature on the effects of COVID-19 on the respiratory system, and the possible development of persistent asthma-like symptoms after infection, this cross-sectional analysis was performed in order to compare the clinical and investigative parameters between post-COVID patients and asthmatic patients. Methods A retrospective cross-sectional study was conducted on patients with prior history of COVID-19 infection that presented to the pulmonology or respiratory outpatient clinics with asthma-like symptoms and were subsequently compared to known asthmatic patients with absent history of prior COVID-19 infection, in order to evaluate the degree of similarity between both cohorts. In this study, asthma-like symptoms were defined as: (i) cough, (ii) wheezing, (iii) chest tightness, and (iv) shortness of breath. Moreover, comparisons of investigative parameters were also performed, including (i) fractional exhaled nitric oxide (FeNO), (ii) serum immunoglobulin E (IgE), (iii) absolute eosinophil counts, and (iv) qualitative spirometry results. All statistical analyses were conducted via chi-squared testing for categorical variables, and independent t-test for continuous variables. Results In this study, there were a total of 76 patients included that conformed to the eligibility criteria, including 39 patients with post-COVID symptoms with absent history of asthma or other respiratory illnesses, and 37 patients with known asthma with absent history of prior COVID-19 infection or other respiratory illnesses. Overall, this study revealed the similarities between both cohorts with respect to the incidence of cough, chest tightness, and shortness of breath. Moreover, there were similarities between the serum IgE and spirometry results. However, there were differences within the complaint of wheeze, FeNO values, and eosinophil counts between both cohorts. The placement of post-COVID patients on bronchodilator therapy involving inhaled corticosteroids and long-acting beta-agonists revealed improvement in all follow-up patients. Conclusion In conclusion, there was considerable similarity in the complaint of asthma-like symptoms after COVID-19 infection, associated with an improvement after the use of bronchodilator therapy, indicating the potential role of anti-asthma therapy (e.g., bronchodilator therapy) in managing post-COVID asthma-like symptoms. In order to validate our conclusion, further comprehensive studies with robust methodologies and larger sample populations are encouraged.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCureus→Même sujetLong-Term Effects of COVID-19→Travaux en français237 207→