Prévalence mondiale du syndrome post-COVID-19 : revue systématique et méta-analyse des données prospectives
Bibliographic record
Abstract
Introduction Nous avons exploré, chez les personnes ayant survécu à la COVID-19, la prévalence de manifestations nouvelles ou persistantes trois mois ou plus après leur infection initiale, manifestations rassemblées sous le terme de syndrome post-COVID-19 (SPC). Méthodologie Nous avons interrogé quatre bases de données électroniques et les principales sources de littérature grise afin de trouver des études prospectives, des revues systématiques, des rapports faisant autorité et des enquêtes populationnelles. Une méta-analyse à effets aléatoires a permis de mettre en commun les données de prévalence de 22 symptômes et conséquences. L’approche GRADE a été utilisée pour évaluer le degré de certitude des données probantes. Numéro d’enregistrement PROSPERO CRD42021231476. Résultats Sur 20 731 documents recensés, 194 répondaient à nos critères d’inclusion. Dans le cadre de ces études, 483 531 personnes ayant reçu un diagnostic confirmé de COVID-19 ont fait l’objet d’un suivi sur des périodes allant jusqu’à 2 ans. La plupart des études portaient sur des adultes, près des deux tiers ont été menées en Europe et 63 % étaient de qualité élevée ou moyenne. Une recherche complémentaire a permis d’obtenir 17 revues systématiques, 5 rapports faisant autorité et 4 enquêtes populationnelles portant sur la prévalence du SPC. Notre analyse a révélé que plus de la moitié des personnes ayant survécu à la COVID-19 ont présenté un ou plusieurs symptômes du SPC plus d’un an après leur infection initiale. Les symptômes répertoriés les plus courants ont été la fatigue, la dyspnée, des troubles de la mémoire, du sommeil ou de la concentration, la dépression et la douleur. Les limitations en matière de retour au travail ont constitué la conséquence la plus courante. La prévalence s’est révélée généralement plus élevée chez les femmes, les personnes hospitalisées au cours de leur infection initiale et les personnes ayant présenté une forme grave de la COVID-19. Conclusion Le SPC représente un lourd fardeau pour la santé, et certains groupes sont plus touchés que d’autres. Ces renseignements aideront à orienter les politiques et les services du système de soins de santé destinés aux personnes atteintes du SPC et à leurs proches.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.041 | 0.125 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.008 | 0.020 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".