What Is the Risk of Developing a Severe Form of COVID-19 Infection Among Adults Who Currently Smoke Compared to Ex-smokers? Protocol for a Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Smoking is associated with an increased risk of chronic diseases and poorer outcomes in patients with COVID-19. Although lung function improves after smoking cessation, evidence directly comparing COVID-19 severity between current and former smokers remains limited. Objective: This systematic review aims to synthesize available evidence on the risk of developing severe COVID-19 among current smokers compared with former smokers. Methods and Analysis: This review will follow the PRISMA-P 2015 guidelines. Non-randomized studies published from December 2019 onward will be systematically searched in PubMed, Cochrane CENTRAL, Embase, and Epistemonikos. Additional studies will be identified through grey literature sources, relevant journals, and reference list screening. Eligible studies must report outcomes for both current and former smokers and include at least one marker of severe COVID-19: ICU admission, assisted ventilation, or death. Two reviewers will independently screen studies and extract data. Risk of bias will be assessed using the Newcastle–Ottawa Scale, and the GRADE framework will be applied to evaluate the certainty of the evidence. Statistical analyses will be conducted using R version 4.3.2. Heterogeneity will be quantified using the I² statistic; a fixed-effect model will be used when heterogeneity is low, and a random-effects model will be applied otherwise. As this review will use published data, ethical approval is not required. PROSPERO Registration Number: CRD42022368552.
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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 | 0,073 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,030 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,006 |
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 ».