Mapping Long COVID across the EU: definitions, guidelines and surveillance systems in EU Member States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A mapping study had been conducted to provide insight into 1) Long COVID definitions, 2) guidelines and intelligence on diagnosis and treatment, and 3) surveillance systems, as used/implemented in EU Member States plus Iceland, Norway, the United States, Canada, New Zealand, and Australia. Findings show that most Long COVID definitions align with WHO or NICE criteria, although there are also notable differences between definitions. The study also found Long COVID guidelines for diagnosis and treatment in 21 out of 34 selected countries. Common elements include advocating a multidisciplinary approach, a central role for primary care, and the focus on rehabilitation. Some guidelines include recommendations for referral to specialised care and follow-up procedures. Guidelines also differ in their target audience and in terms of their focus specific symptoms or organ systems that are affected by Long COVID. When it comes to Long COVID surveillance systems only a limited number of (nine) registries were found. Five of the Long COVID registries are based on self-registration. As limited information is available for most registries, a detailed understanding of their structures and goals in comparison to others is hindered. In conclusion, the study underlines the interconnectedness of Long COVID definitions, the development of guidelines, and surveillance systems. Given the variability in definitions and the voluntary entry of patients into the existing registries, there are no good estimates yet of the total numbers of patients and the severity of their disease in EU Member States. Linking information from cohort studies and clinical trials may be necessary to provide the full picture of the burden of disease of Long COVID. Still, preliminary estimates indicate that a significant proportion of those infected with COVID-19 experience long lasting symptoms, leading to impaired quality of life, also placing a significant burden on national health systems in the future.
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 | 0,028 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».