Prevalence, risk factors and clinical presentations of post-COVID-19 condition: a follow-up study of reported COVID-19 infections in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Meta-analyses suggest that post-COVID-19 condition (PCC) mostly takes three clinical presentations: fatigue, cognitive and respiratory. We sought to estimate the prevalence of these presentations and the strength of their associations with potential risk/protective factors, activity limitations and healthcare utilization. Methods Follow-up study by telephone re-interview, ≥5 months after initial interview, of a random sample of Montrealers aged 18 years or more, with a PCR-confirmed COVID-19 infection reported between July 18 and December 4, 2021. The re-interview covered age, sex, comorbidities, signs and symptoms (SS), activity limitations, healthcare utilization, perceived stigmatization and psychological distress. Results Of a sample of 2000 adults, 652 (39.1%) completed the questionnaire. Of 518 with only 1 acute episode of COVID-19, 32.2% met the WHO definition of PCC. Of these, 45.5% reported SS that fit the fatigue presentation, 24.6% the cognitive presentation and 16.8% the respiratory presentation. Neither age nor COVID-19 immunization was associated with PCC, compared to COVID-19 without PCC. However, being female (OR=2.28), hospitalization (OR=2.44) and intensive care (OR=3.21) for the acute COVID-19 episode were. Various activity limitations and types of healthcare utilization were also associated with PCC. All presentations were associated with serious psychological distress. The respiratory presentation was particularly associated with hospitalization for the acute episode (aOR=7.72) and was the only one associated with later hospitalization (aOR=23.6). Interpretation Our findings suggest that caring for patients with PCC requires adapted organizational models. If they favoured excellence in research, these models could help future studies meet the recommended methodological standards.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».