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Enregistrement W4389098500 · doi:10.1186/s12916-023-03162-5

Identifying patterns of reported findings on long-term cardiac complications of COVID-19: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4389098500 sur OpenAlexaboutno aff
Boya Guo, Chenya Zhao, Mike Z. He, Camilla Senter, Zhenwei Zhou, Song Li, Annette L. Fitzpatrick, Sara Lindström, Rebecca C. Stebbins, Grace A. Noppert, Chihua Li

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineMeta-analysisSystematic reviewSample size determinationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Chest painSystematic samplingMEDLINEInternal medicineIntensive care medicinePathologyDiseaseStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Prior reviews synthesized findings of studies on long-term cardiac complications of COVID-19. However, the reporting and methodological quality of these studies has not been systematically evaluated. Here, we conducted a systematic review and meta-analysis on long-term cardiac complications of COVID-19 and examined patterns of reported findings by study quality and characteristics. METHODS: We searched for studies examining long-term cardiac complications of COVID-19 that persisted for 4 weeks and over. A customized Newcastle-Ottawa scale (NOS) was used to evaluate the quality of included studies. Meta-analysis was performed to generate prevalence estimates of long-term cardiac complications across studies. Stratified analyses were further conducted to examine the prevalence of each complication by study quality and characteristics. The GRADE approach was used to determine the level of evidence for complications included in the meta-analysis. RESULTS: A total number of 150 studies describing 57 long-term cardiac complications were included in this review, and 137 studies reporting 17 complications were included in the meta-analysis. Only 25.3% (n = 38) of studies were of high quality based on the NOS quality assessment. Chest pain and arrhythmia were the most widely examined long-term complications. When disregarding study quality and characteristics, summary prevalence estimates for chest and arrhythmia were 9.79% (95% CI 7.24-13.11) and 8.22% (95% CI 6.46-10.40), respectively. However, stratified analyses showed that studies with low-quality scores, small sample sizes, unsystematic sampling methods, and cross-sectional design were more likely to report a higher prevalence of complications. For example, the prevalence of chest pain was 22.17% (95% CI 14.40-32.55), 11.08% (95% CI 8.65-14.09), and 3.89% (95% CI 2.49-6.03) in studies of low, medium, and high quality, respectively. Similar patterns were observed for arrhythmia and other less examined long-term cardiac complications. CONCLUSION: There is a wide spectrum of long-term cardiac complications of COVID-19. Reported findings from previous studies are strongly related to study quality, sample sizes, sampling methods, and designs, underscoring the need for high-quality epidemiologic studies to characterize these complications and understand their etiology.

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)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,155
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,155
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,045
Bibliométrie0,0130,014
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,571
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,014 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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