Potency of Anosmia and Ageusia as Covid-19 Prognostic Factors: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The clinical signs of COVID-19 include ageusia and anosmia. Anosmia and ageusia haven’t been evaluated as prognostic factors in any prior studies, though. Therefore, the purpose of this review is to assess the effectiveness of ageusia and anosmia as prognostic indicators in COVID-19 patients. Methods: Literature was collected from various databases systematically using the PRISMA until May 25th,2022. The screening process was performed based on inclusion and exclusion criteria, before being analyzed qualitatively. The risk of bias was assessed using Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale converted by AHRQ. Results: Anosmia and ageusia could be used as the indicator for the good prognostic associated with lower mortality, milder trajectory rate, ICU, and hospital admission risk, and shorter length of stay. Anosmia and ageusia have shown high prevalence to predict a prognosis for the COVID-19 infection. Although COVID-19 prognosis also depends on the other lying conditions, patients with anosmia or ageusia had a lower mortality risk due to the lower body mechanism and cell inflammation mechanism toward the viral load that may not lead to the maladaptive cytokine release in response to infection generally called as a cytokine storm. Conclusion: In COVID-19 patients, anosmia and ageusia have been shown to be indicators of a favorable prognosis due to lower disease severity, mortality, risk of ICU and hospital admission, and shorter duration of stay. Therefore, in order to determine the prognosis, it is important to assess the clinical symptoms of the patients.
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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 | 0,006 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».