Effects of the COVID-19 Pandemic in Patients with Systemic Autoinflammatory Diseases. An international survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early in the COVID-19 pandemic it was recognized that individuals who had worse prognoses had hyperinflammatory reactions associated with SARS CoV-2. This was worrisome for patients with systemic autoinflammatory diseases (SAID) who already have episodic hyperinflammation at baseline. Aim: To assess the effects of the COVID-19 pandemic and SARS CoV-2 infection on patients with SAID. Methods: An anonymous survey developed on the Survey Monkey platform was distributed online through social media and support groups of patients with SAID between January 20th and May 17th of 2021. Results: We analyzed 484 surveys that conveyed data from 593 patients with SAID. Seventy-four percent of the surveys were answered in the United States, US territories, and Canada (n=360/484) and the rest from other countries. Sixty percent (n=330/547) of patients with SAID did not experience changes in the frequency of flares during the first year of the pandemic. Ten percent (n=52/545) of patients had presumed or confirmed COVID-19. Of those, 81% (n=42/52) had mild and moderate symptoms and 4 were hospitalized. Thirty-one percent (n=16/52) experienced flares during or after the infection and 40% (n=21/52) reported post-COVID manifestations. The individuals who had moderate symptoms or were hospitalized for COVID-19 were more likely to report post-COVID manifestations, OR 5.25 (95%CI 1.57-17.6, p=0.0072). Post-COVID integumentary manifestations occurred after asymptomatic and mild COVID-19 whereas neurologic manifestations occurred after acute COVID-19 with moderate symptoms or requiring hospitalization. Conclusion: During the COVID-19 pandemic, over half of patients with SAID did not experience changes in the frequency of flares despite a decreased exposure to environmental triggers. Few individuals with SAID required hospitalization for COVID-19. The presence and type of post-COVID manifestations were associated with the severity of acute COVID-19 in patients with SAID.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».