Disparities by Social Determinants of Health: Links Between Long COVID and Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Long COVID has been defined by the World Health Organisation as "continuation or development of new symptoms 3 months after the initial SARS-CoV-2 infection, with these symptoms lasting for at least 2 months with no other explanation." Cardiovascular disease is implicated as a risk factor, concomitant condition, and consequence of long COVID. As well as heterogeneity in definition, presentation, and likely underlying pathophysiology of long COVID, disparities by social determinants of health, extensively studied and described in cardiovascular disease, have been observed in 3 ways. First, underlying long-term conditions, such as cardiovascular disease and its risk factors, are associated with incidence and severity of long COVID, and previously described socioeconomic disparities in these factors are important in exacerbating disparities in long COVID. Second, socioeconomic disparities in management of COVID-19 may themselves lead to distal disparities in long COVID. Third, there are socioeconomic disparities in the way that long COVID is diagnosed, managed, and prevented. Together, factors such as age, sex, deprivation, and ethnicity have far-reaching implications in this new postviral syndrome across its management spectrum. There are similarities and differences compared with disparities for cardiovascular disease. Some of these disparities are in fact, inequalities, that is, rather than simply observed variations, they represent injustices with costs to individuals, communities, and economies. This review of current literature considers opportunities to prevent or at least attenuate these socioeconomic disparities in long COVID and cardiovascular disease, with special challenges for research, clinical practice, public health, and policy in a new disease which is evolving.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».