Global prevalence of COVID-19-induced acute respiratory distress syndrome: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Acute respiratory distress syndrome (ARDS) is potentially a fatal form of respiratory failure among COVID-19 patients. Globally, there are inconsistent findings regarding ARDS among COVID-19 patients. Therefore, this study aimed to estimate the pooled prevalence of COVID-19-induced ARDS among COVID-19 patients worldwide. Methods To retrieve relevant studies, the authors searched Embase, MEDLINE, PubMed, Web of Science, Cochrane Library, Google, and Google Scholar using a combination of search terms. The search was conducted for articles published from December 2019 to September 2022. Articles were searched and screened by title (ti), abstract (ab), and full-text (ft) by two reviewers independently. The quality of each included article was assessed using the Newcastle–Ottawa Assessment Scale. Data were entered into Microsoft Word and exported to Stata version 14 for analysis. Heterogeneity was detected using the Cochrane Q statistics and I -square ( I 2 ). Then the sources of variations were identified by subgroup and meta-regression analysis. A random effect meta-analysis model was used. The publication bias was detected using the graphic asymmetry test of the funnel plot and/or Egger’s test ( p value < 0.05). To treat the potential publication bias, trim and fill analysis were computed. The protocol has been registered in an international database, the Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) with reference number: CRD42023438277. Results A total of 794 studies worldwide were screened for their eligibility. Of these 11 studies with 2845 participants were included in this systematic review and meta-analysis. The overall pooled prevalence of COVID-19-induced ARDS in the world was found to be 32.2% (95%CI = 27.70–41.73%), I 2 = 97.3%, and p value < 0.001). Conclusion The pooled prevalence of COVID-19-induced ARDS was found to be high. The virus remains a global burden because its genetic causes are constantly changing or it mutated throughout the pandemic to emerge a new strain of infection. Therefore, interventions such as massive vaccination, early case detection, screening, isolation, and treatment of the cases need to be implemented to tackle its severity.
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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 | 0,018 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».