High prevalence of long-term olfactory disorders in healthcare workers after COVID-19: A case-control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: More than a year after recovering from COVID-19, a large proportion of individuals, many of whom work in the healthcare sector, still report olfactory dysfunctions. However, olfactory dysfunction was common already before the COVID-19 pandemic, making it necessary to also consider the existing baseline prevalence of olfactory dysfunction. To establish the adjusted prevalence of COVID-19 related olfactory dysfunction, we assessed smell function in healthcare workers who had contracted COVID-19 during the first wave of the pandemic using psychophysical testing. METHODS: Participants were continuously tested for SARS-CoV-2 IgG antibodies since the beginning of the pandemic. To assess the baseline rate of olfactory dysfunction in the population and to control for the possibility of skewed recruitment of individuals with prior olfactory dysfunction, consistent SARS-CoV-2 IgG naïve individuals were tested as a control group. RESULTS: Fifteen months after contracting COVID-19, 37% of healthcare workers demonstrated a quantitative reduction in their sense of smell, compared to only 20% of the individuals in the control group. Fifty-one percent of COVID-19-recovered individuals reported qualitative symptoms, compared to only 5% in the control group. In a follow-up study 2.6 years after COVID-19 diagnosis, 24% of all tested recovered individuals still experienced parosmia. CONCLUSIONS: In summary, 65% of healthcare workers experienced parosmia/hyposmia 15 months after contracting COVID-19. When compared to a control group, the prevalence of olfactory dysfunction in the population increased by 41 percentage points. Parosmia symptoms were still lingering two-and-a half years later in 24% of SARS-CoV-2 infected individuals. Given the amount of time between infection and testing, it is possible that the olfactory problems may not be fully reversible in a plurality of individuals.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».