New onset autoimmune disease following a SARS-CoV-2 infection: A systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has infected millions of people worldwide. While most infected individuals who survive do so with no long-term consequences, approximately 10 to 70% develop long-term sequelae. Of particular concern has been the development of autoimmune diseases. Viral triggers for autoimmune disease have been thoroughly studied for previous viral infections and several recent studies have sought to investigate the link between SARS-CoV-2 and new onset autoimmune disease. Several reviews have also been conducted on the topic, however, many of these reviews are limited in focus, emphasizing biological mechanisms and case reports, as opposed to estimates of risk. Further, these reviews do not capture more recent cohort studies that have been published investigating the association between SARS-CoV-2 and new onset autoimmune disease. Therefore, there is a need for a more comprehensive and temporally updated systematically conducted review of the literature to address the question What is the risk of incident (i.e., new onset) autoimmune disease following a SARS-CoV-2 infection among adults (≥18 years)?. A systematic search of MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and grey literature will be conducted, with results screened in duplicate in two stages: 1) Title and abstract screening and 2) Full text screening. A standardized data extraction sheet will be used on any studies passing through both stages of screening to extract details on publication, study population, exposure, and outcomes. Narrative and tabular synthesis of overall findings will be conducted, with diversity and heterogeneity of included studies discussed. If possible, a meta-analysis will also be conducted to combine findings of risk across the included studies. This protocol has been registered to PROSPERO (registration number: CRD42024594446).
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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 | 0,048 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,007 |
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 ».