Bone Mineral Density, Bone Biomarkers, and Joints in Acute, Post, and Long COVID-19: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2 is highly transmissible and affects the respiratory system. People with COVID-19 are at higher risk of physical and mental health conditions, which could impact bone health. The aim of this review was to explore the effects of COVID-19 on BMD, BTMs, and joints. An electronic search of the PubMed, Web of Science, Scopus, and Ovid Medline databases considered studies published between 1 January 2020 and 1 November 2023. The search was limited to English, original studies in adult humans. The title and abstract of the identified papers were screened, followed by a full-text review using inclusion and exclusion criteria. The data extracted included the study and participant characteristics, BTMs, BMD, and joint abnormalities. The Newcastle-Ottawa scale quality assessment tool was used to assess the risk of bias. Five studies involving 305 out of 495 infected individuals observed a reduced BMD after COVID-19, with the most significant reduction occurring a year later. Both bone resorption and bone formation markers decreased, while regulatory markers showed higher levels in infected patients. COVID-19 may harm bone health by increasing bone regulatory markers and reducing bone formation and absorption, leading to a lower BMD. Elderly, frail, and osteopenic or osteoporotic individuals are at higher risk and should be regularly monitored for bone loss if they have long COVID.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».