Prevalence and Risk Factors of Postacute Sequelae of COVID-19 in Adults With Systemic Autoimmune Rheumatic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Objective Incidence and manifestations of postacute sequelae of coronavirus disease 2019 (PASC) are poorly defined among immunosuppressed populations. We reported, phenotyped, and assessed risk factors for PASC in adults with systemic autoimmune diseases. Methods Persons aged ≥ 18 years with systemic autoimmune diseases were recruited into a national, prospective observational cohort of SARS-CoV-2 vaccination and infection between December 2020 and April 2021. Serial surveys assessed vaccination status, SARS-CoV-2 infection incidence, and disease flares. Participants reporting SARS-CoV-2 infection received a questionnaire assessing symptom duration, severity, and quality of life (QOL) effect; PASC was defined as ≥ 1 symptom persisting for > 12 weeks. PASC syndromes were mapped by overlapping symptom domains. Characteristics were compared between participants who did vs did not report PASC. Results Among 1615 participants, 590 (36.5%) reported SARS-CoV-2 infection and were sent PASC surveys, 299 (50.7%) of whom responded > 12 weeks following the reported infection. Respondents were 91.6% female, 91.2% White, median (IQR) age was 48 (40-60) years with median (IQR) 3 (2-3) vaccine doses at time of first infection. Common diagnoses included inflammatory arthritis (38.5%) and inflammatory bowel disease (14.4%). Eighty-nine of 299 (29.8%) reported PASC, with the most reported symptom domain being neurological/psychological (83.1%); 84% reported an effect on QOL. Participants with PASC reported lower number of preceding vaccines (median [IQR] 2 [2-3] vs 3 [2-3];P< 0.001) and more reinfections (16.9% vs 5.7%;P= 0.004). Conclusion In a large, real-world cohort, 29.8% of persons with systemic autoimmune disease reported PASC, often affecting QOL. Preceding vaccination may reduce PASC, whereas multiple infections may increase risk, supporting ongoing booster vaccine campaigns and efforts to limit breakthrough infections.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».