Effects of Comorbidities on Asthma Hospitalization and Mortality Rates: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent studies have shown that patients diagnosed with asthma who have other chronic comorbidities have severely worse medical outcomes. However, the number of available published studies in this field is lacking. The aim of this study was to determine the effects of comorbidities in asthmatic patients based on hospitalization and mortality rates. Methods: A systematic review was conducted. Data were obtained from the electronic databases PubMed, CINAHL, and Cochrane until June 15, 2018. The primary objective of this study was to determine the effects of comorbidities on asthma hospitalization and mortality. The secondary objective was to analyze the effects of asthma comorbidity with certain chronic diseases, including COPD, obesity, obstructive sleep apnea, mental illness (anxiety and depression), diabetes mellitus, hypertension, myocardial ischemia, rhinitis, and sinusitis on asthma hospitalization and mortality. Results: From potential 687 articles, only 9 were chosen based on our study inclusion criteria. Almost half of these articles were related to asthma/COPD comorbidity. There were no articles found for hypertension, myocardial ischemia, rhinitis, or sinusitis based on our inclusion/exclusion factors. Each of these 9 published articles had shown an increase in rates of hospitalization, length of stay, and/or mortality, due to asthma-related symptoms, compared to asthma-only patients. Conclusion: There was determined to be a large discrepancy between the available research for various types of comorbid conditions presenting with asthma that focus on hospitalization and mortality rates. The current available literature suggests a large impact that these comorbid diseases can have on asthma-related symptoms when present together, severely affecting a patient's quality of life. We propose that further research on the effects of these comorbidities on asthma mortality and hospitalization can yield beneficial results to improve the management of asthmatic patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».