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Enregistrement W4391885025 · doi:10.2196/49285

Integrated Network Analysis of Symptom Clusters Across Monkeypox Epidemics From 1970 to 2023: Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4391885025 sur OpenAlexvenueno aff
Shu Su, Meng Jia, Yingni Yu, Hu Li, Wenwei Yin, Yi Lu, Rongzhong Huang, Rong Xiang, Huizhe Huang, Peng Hu

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePoxvirus research and outbreaks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre Scientifique et Technique du BâtimentNatural Science Foundation of ChongqingChongqing Medical UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineMeta-analysisRashMonkeypoxPediatricsOutbreakInternal medicineDemographyVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The worldwide spread of monkeypox (mpox) has witnessed a significant increase, particularly in nonendemic countries. OBJECTIVE: We aimed to investigate the changing clinical symptoms associated with mpox from 1970 to 2023 and explore their interrelations. METHODS: In this systematic review and meta-analysis, 3 electronic databases were searched for English peer-reviewed studies conducted from January 1970 to April 2023 that reported any symptoms among confirmed mpox cases. We categorized the mpox epidemics into 3 periods: 1970-2002 (period 1, within the African region), 2003-2021(period 2, epidemics outside Africa), and 2022-2023 (period 3, worldwide outbreak). Following PRISMA guidelines, a meta-analysis was performed to estimate the pooled prevalence for each symptom. The correlation among symptoms was analyzed and visualized using network analysis. RESULTS: The meta-analysis included 61 studies that reported 21 symptoms in 720 patients from period 1, 39 symptoms in 1756 patients from period 2, and 37 symptoms in 12,277 patients from period 3. The most common symptom among patients from all 3 periods was rash (period 1: 92.6%, 95% CI 78.2%-100%; period 2: 100%, 95% CI 99.9%-100%; and period 3: 94.8%, 95% CI 90.9%-98.8%), followed by lymphadenopathy (period 1: 59.8%, 95% CI 50.3%-69.2%; period 2: 74.1%, 95% CI 64.2%-84.1%; and period 3: 61.1%, 95% CI 54.2%-68.1%). Fever (99%, 95% CI 97%-100%), enlarged lymph nodes (80.5%, 95% CI 75.4%-85.0%), and headache (69.1%, 95% CI 4%-100%) were the main symptoms in period 1, with a significant decrease in period 3: 37.9%, 31.2%, and 28.7%, respectively. Chills/rigors (73.3%, 95% CI 60.9%-85.7%), fatigue (68.2%, 95% CI 51.6%-84.8%), and dysphagia/swallowing difficulty (61.2%, 95% CI 10.5%-100%) emerged as primary new symptoms in period 2 and decreased significantly in period 3. Most other symptoms remained unchanged or decreased in period 3 compared to the former 2 periods. Nausea/vomiting had the highest degree of correlation (with 13 symptoms) and was highly positively correlated with lymphadenopathy (r=0.908) and conjunctivitis (r=0.900) in period 2. In contrast, rash and headache were 2 symptoms with the highest degree of correlation (with 21 and 21 symptoms, respectively) in period 3 and were highly positively correlated with fever (r=0.918 and 0.789, respectively). CONCLUSIONS: The manifestation of symptoms in patients with mpox has become more diverse, leading to an increase in their correlation. Although the prevalence of rash remains steady, other symptoms have decreased. It is necessary to surveil the evolving nature of mpox and the consequential changes in clinical characteristics. Epidemic countries may shift their focus on the potential association among symptoms and the high synergy risk. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO Registration: CRD42023403282; http://tinyurl.com/yruuas5n.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,003
Bibliométrie0,0010,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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