Global prevalence of prolonged gastrointestinal symptoms in COVID-19 survivors and potential pathogenesis: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to determine the cumulative prevalence of prolonged gastrointestinal (GI) symptoms, including nausea, vomiting, diarrhea, lack of appetite, abdominal pain, and dysgeusia, in survivors of both mild and severe COVID-19 worldwide and to discuss the potential pathogenesis. Methods: Three databases (PubMed, Scopus, and Web of Science) were searched for relevant articles up to January 30, 2021. Data on study characteristics, clinical characteristics during follow-up, the number of patients with prolonged GI symptoms, and total number of COVID-19 survivors were retrieved according to PRISMA guidelines. The quality of eligible studies was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. The pooled prevalence of specific prolonged GI symptoms was calculated and the association between COVID-19 severity and the occurrence of prolonged GI symptoms was assessed if appropriate. Results: The global prevalence of prolonged nausea was 3.23% (95% CI: 0.54%–16.53%) among 527 COVID-19 survivors. Vomiting persisted in 93 of 2,238 COVID-19 survivors (3.19%, 95% CI: 1.62%–6.17%) and prolonged diarrhea was found in 34 of 1,073 survivors (4.12%, 95% CI: 1.07%–14.64%). A total of 156 patients among 2,238 COVID-19 survivors (4.41%, 95% CI: 1.91%–9.94%) complained of persistent decreased or loss of appetite. The cumulative prevalence of prolonged abdominal pain was 1.68% (95% CI: 0.84%–3.32%), whereas persistent dysgeusia was identified in 130 cases among 1,887 COVID-19 survivors (7.04%, 95% CI: 5.96%–8.30%). Data was insufficient to assess the relationship between COVID-19 severity and the occurrence of all prolonged GI symptoms. Conclusion: Persistent GI symptoms among COVID-19 survivors after discharge or recovery raises a concern regarding the long-term impact of the COVID-19 infection on the quality of life of the survivors. Despite several potential explanations proposed, studies that aim to follow patients after recovery from COVID-19 and determine the pathogenesis of the prolonged symptoms of COVID-19 survivors are warranted. PROSPERO registration: CRD42021239187.
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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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».