Updates on Auditory Outcomes of COVID-19 and Vaccine Side Effects: An Umbrella Review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This umbrella review synthesizes and discusses systematic reviews (SRs) and meta-analyses (MAs) on auditory outcomes associated with COVID-19 infection and vaccination side effects. It is innovative in offering a comprehensive synthesis of evidence across adults and infants while summarizing vaccine-related auditory side effects. Method: This literature search followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses 2020 guidelines, with no restrictions on population age or symptom severity. Four electronic databases were searched from their inception to October 2024. The Assessment of Multiple Systematic Reviews 2 checklist and Risk of Bias in Systematic Reviews tool were used to assess the quality of evidence and the risk of bias. Results: The systematic search identified 534 articles, narrowed down to 14 SRs following a full-text review: Nine focused on auditory outcomes of COVID-19; two, on outcomes in infants born to mothers infected during pregnancy; and three, on the auditory side effects of vaccination. A random-effects model revealed significantly high pooled estimates of hearing loss (5.0%, 95% CI [1.0, 9.0], p < .012, three MAs, N = 21,932) and tinnitus (13.5%, 95% CI [5.9, 21.1], p ≤ .001, four MAs, N = 36,236) in adults. However, current evidence in nonhospitalized patients indicates that auditory symptoms often improve after recovery. Studies also show a low rate of hearing loss in infants whose mothers contracted COVID-19 during pregnancy. Similarly, whereas COVID-19 vaccination has been linked to hearing loss and tinnitus, these effects are rare, and most patients experience improvement within weeks to months. Conclusions: Evidence suggests a significantly high rate of hearing loss and tinnitus associated with COVID-19 in adults, although auditory symptoms remain rare in newborns and following vaccination. However, caution is warranted due to limitations and variability across the studies.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,002 |
| 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 ».