Incidence, Risk, and Clinical Course of New-Onset Diabetes in Long COVID: Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis of Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19, an infectious disease pandemic, affected millions of people globally, resulting in high morbidity and mortality. Causing further concern, significant proportions of COVID-19 survivors endure the lingering health effects of SARS-CoV-2, the pathogen that causes COVID-19. One of the diseases manifesting as a postacute sequela of COVID-19 (also known as "long COVID") is new-onset diabetes. OBJECTIVE: The aim of this study is to examine the incidence of new-onset diabetes in patients with long COVID and assess the excess risk compared with individuals who tested negative for COVID-19. The study also aims to estimate the population-attributable fraction for COVID-19 as a risk factor for new-onset diabetes in long COVID and investigate the clinical course of new-onset diabetes cases. METHODS: This is a protocol for a systematic review and meta-analysis. PubMed, MEDLINE, Embase, Scopus, and Web of Science databases will be systematically searched to identify articles published between December 2019 and July 2024. A comprehensive search strategy for each database will be developed using a combination of Medical Subject Headings terms, subject headings, and text words to identify eligible studies. Cohort studies and randomized controlled trials (only control arms) involving patients with COVID-19 of any age, with follow-up data on new-onset diabetes in long COVID, will be considered for inclusion. Controls will comprise individuals who tested negative for COVID-19, with or without other respiratory tract infections. Three independent reviewers (AST, NB, and TT) will perform article selection, data extraction, and quality assessment of the studies. A fourth reviewer (ST) will review the identified studies for final inclusion in the analysis. The random-effects DerSimonian-Laird models will be used to estimate the pooled incidence proportion (%), incidence rate of diabetes (per 1000 person-years), and risk ratio (with 95% CIs) for diabetes incidence. RESULTS: A total of 1972 articles were identified through the initial search conducted in August 2023. After excluding duplicates, conducting title and abstract screening, and completing full-text reviews, 41 articles were found to be eligible for inclusion. The search will be updated in July 2024. Currently, data extraction is underway, and the meta-analysis is expected to be completed in August 2024. Publication of the study findings is anticipated by the end of 2024. CONCLUSIONS: The study findings should provide valuable insights to inform both clinical practice and public health policies regarding the effective management of new-onset diabetes in patients with long COVID. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/54853.
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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 | 0,061 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,004 |
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 ».