Author: Quesada, J. A.; López-Pineda, A.; Gil-Guillén, V. F.; Arriero-MarÃn, J. M.; Gutiérrez, F.; Carratala-Munuera, C.
Title: PerÃodo de incubación de la COVID-19: revisión sistemática y metaanálisis Cord-id: nh1zu0yu Document date: 2020_10_1
ID: nh1zu0yu
Snippet: Background and objective. The incubation period of COVID-19 helps to determine the optimal duration of the quarantine and inform predictive models of incidence curves. Several emerging studies have produced varying results; this systematic review aims to provide a more accurate estimate of the incubation period of COVID-19. Methods. For this systematic review, a literature search was conducted using Pubmed, Scopus/EMBASE, and the Cochrane Library databases, covering all observational and experim
Document: Background and objective. The incubation period of COVID-19 helps to determine the optimal duration of the quarantine and inform predictive models of incidence curves. Several emerging studies have produced varying results; this systematic review aims to provide a more accurate estimate of the incubation period of COVID-19. Methods. For this systematic review, a literature search was conducted using Pubmed, Scopus/EMBASE, and the Cochrane Library databases, covering all observational and experimental studies reporting the incubation period and published from 1 January 2020 to 21 March 2020.We estimated the mean and 95th percentile of the incubation period using meta-analysis, taking into account between-study heterogeneity, and the analysis with moderator variables. Results. We included seven studies (N= 792) in the meta-analysis. The heterogeneity (I2 83.0%, p< 0.001)was significantly decreased when we included the study quality and the statistical model used as moderator variables (I2 15%). The mean incubation period ranged from 5.6 (95%CI: 5.2 to 6.0) to 6.7 days (95% CI: 6.0 to 7.4) according to the statistical model. The 95th percentile was 12.5 days when the mean age of patients was 60 years, increasing 1 day for every 10 years. Conclusion. Based on the published data reporting the incubation period of COVID-19, the mean time between exposure and onset of clinical symptoms depended on the statistical model used, and the 95th percentile depended on the mean age of the patients. It is advisable to record sex and age when collecting data in order to analyze possible differential patterns. Antecedentes y objetivo. El perÃodo de incubación de la COVID-19 ayuda a determinar la duración óptima del perÃodo de cuarentena y a crear modelos predictivos de curvas de incidencia. Se han reportado resultados variables en recientes estudios y, por ello, el objetivo de esta revisión sistemática es proporcionar una estimación más precisa del perÃodo de incubación de la COVID-19. Métodos. Se realizó una búsqueda bibliográfica en las bases de datos de Pubmed, Scopus / EMBASE y la Cochrane Library, incluyendo todos los estudios observacionales y experimentales que reportaban un perÃodo de incubación y que se habÃan publicado entre el 1 de enero y el 21 de marzo de 2020. Se estimó la media y el percentil 95 del perÃodo de incubación mediante metaanálisis, teniendo en cuenta la heterogeneidad entre los estudios y el análisis con variables moderadoras. Resultados. Se incluyeron siete estudios (N = 792) en el metaanálisis. La heterogeneidad (I2 83,0 %, p <0,001) disminuyó significativamente cuando se tuvo en cuenta la calidad del estudio y el modelo estadÃstico utilizado como variables moderadoras (I2 15%). El perÃodo medio de incubación oscilaba entre 5,6 (IC 95 %: 5,2 a 6,0) y 6,7 ​​dÃas (IC 95 %: 6,0 a 7,4) según el modelo estadÃstico utilizado. El percentil 95 fue de 12,5 dÃas cuando la edad media de los pacientes era de 60 años, aumentando 1 dÃa por cada 10 años de edad. Conclusión. Según los datos publicados sobre el perÃodo de incubación de la COVID-19, el tiempo medio entre la exposición y la aparición de los sÃntomas clÃnicos depende del modelo estadÃstico utilizado y el percentil 95, de la edad media de los pacientes. Se recomienda registrar el sexo y la edad en la recogida de los datos para poder analizar los posibles patrones diferenciales.
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