Presence of SARS-CoV-2 RNA in COVID-19 survivors with post-COVID symptoms: a systematic review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Viral persistence is one of the main hypotheses explaining the presence of post-COVID symptoms. This systematic review investigated the presence of SARS-CoV-2 RNA in plasma, stool, urine, and nasal/oral swab samples in individuals with post-COVID symptomatology. CONTENT: MEDLINE, CINAHL, PubMed, EMBASE, Web of Science databases, as well as medRxiv/bioRxiv preprint servers were searched up to November 25th, 2023. Articles investigating the persistence of SARS-CoV-2 RNA in plasma, stool, urine or nasal/oral swab samples in patients with post-COVID symptoms were included. Methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale or Cochrane's Risk of Bias (Rob) tool. SUMMARY: From 322 studies identified, six studies met all inclusion criteria. The sample included 678 COVID-19 survivors (52 % female, aged from 29 to 66 years). The methodological quality was moderate in 88 % of the studies (n=5/6). Three papers investigated the presence of SARS-CoV-2 RNA in plasma, three studies in nasal/oral swabs, two studies in stool samples, one in urine and one in saliva. The follow-up was shorter than two months (<60 days after) in 66 % of the studies (n=4/6). The prevalence of SARS-CoV-2 RNA ranged from 5 to 59 % in patients with post-COVID symptoms the first two months after infection, depending on the sample tested, however, SARS-CoV-2 RNA was also identified in COVID-19 survivors without post-COVID symptoms (one study). OUTLOOK: Available evidence can suggest the presence of persistent SARS-CoV-2 RNA in post-COVID patients in the short term, although the biases within the studies do not permit us to make firm assumptions. The association between post-COVID symptoms and SARS-CoV-2 RNA in the samples tested is also conflicting. The lack of comparative group without post-COVID symptoms limits the generalizability of viral persistence in post-COVID-19 condition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».