PROTOCOL: New‐Onset Diabetes Mellitus Post COVID‐19 Infection: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Emerging evidence suggests that coronavirus disease 2019 (COVID-19) infection may cause diabetes mellitus in patients without a prior history of the condition. Objective: This review aims to determine the incidence of new-onset diabetes mellitus in COVID-19 patients compared to individuals without COVID-19, including rates of diabetic ketoacidosis, hyperglycaemia, mortality, and intensive care unit admission. Subgroup analyses will investigate patients receiving corticosteroid therapy for COVID-19, patients admitted to hospital due to COVID-19, and the incidence of new-onset diabetes mellitus in relation to diabetes mellitus worldwide. The incidence of new-onset diabetes mellitus post-infection after a 6-12-month follow-up will also be reported. Methods: This protocol follows the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis Protocols (PRISMA-P) guidelines and is registered in PROSPERO (CRD42023457569). Eligible studies will include published and peer-reviewed cohort studies in English, after 1 December 2019. PubMed, Medline, Embase, and Scopus will be systematically searched. Included studies should compare new-onset diabetes mellitus incidence in COVID-19 patients against a control group without COVID-19. Two independent reviewers will extract data from included studies and assess risk of bias using the Newcastle-Ottawa quality assessment scale. A random-effects meta-analysis will compare the relative risk of new-onset diabetes mellitus post COVID-19 infection compared to non-infected individuals. Conclusion: The findings of this review will contribute to understanding the bidirectional relationship between COVID-19 and diabetes mellitus and inform clinical management strategies for patients at risk. Systematic Review Registration: PROSPERO CRD42023457569.
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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 | 0,022 | 0,316 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,069 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».