Health-related quality of life in COVID-19 patients: a systematic review and meta-analysis of EQ-5D studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background COVID-19 has affected millions globally, with a significant proportion experiencing long-COVID and impaired health-related quality of life (HRQoL). This systematic review and meta-analysis aimed to synthesize the existing literature on HRQoL in COVID-19 patients. Methods We conducted a systematic search of PubMed, Embase, Web of Science, Scopus, and the Cochrane Library for studies published between December 2019 and March 2025. Eligible studies were peer-reviewed and assessed HRQoL in COVID-19 patients using the EQ-5D instrument. Study quality and risk of bias were evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. Pooled health utility values were estimated using a random-effects model, and heterogeneity was assessed via I2 statistics. Predictors of poor HRQoL were qualitatively narrated. Results Out of 3539 references, 187 studies with 116,525 participants were analyzed. The majority (80.2%) used the EQ-5D-5 L version. The pooled mean EQ-5D utility score was 0.76 (95% CI 0.74–0.79, I2 = 99.9%) while the mean EQ-5D Visual Analogue Scale (VAS) score was 70.76 (95% CI 68.48–73.04; I2 = 99.7%). Pain/discomfort and anxiety/depression were the most affected domains, reported by 51% and 46% of patients, respectively. Subgroup analysis showed significant differences in HRQoL based on national income status (p = 0.038) and geographic region (p < 0.001). Common predictors of lower HRQoL included older age, female gender, disease severity, comorbidities, and post-COVID-19 symptoms. Conclusion This systematic review demonstrates a substantial reduction in HRQoL among COVID-19 patients compared to the general population. The pooled utility values of COVID-19 contribute to understanding patients’ HRQoL and can assist in calculating Quality-Adjusted Life Years. This provides essential data for future economic evaluations and informs health policy decisions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 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 ».