Prevalence of Diabetes and Hypertension and Their Associated Risks for Poor Outcomes in Covid-19 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coronavirus disease 2019 (Covid-19) has affected millions of people and may disproportionately affect those with hypertension and diabetes. Because of inadequate methods in published systematic reviews, the prevalence of diabetes and hypertension and associated risks of poor outcomes in Covid-19 patients are unknown. We searched databases from December 1, 2019, to April 6, 2020, and selected observational peer-reviewed studies in English of patients with Covid-19. Independent reviewers extracted data on study participants, interventions, and outcomes and assessed risk of bias, and the certainty of evidence. We included 65 (15 794 participants) observational studies at moderate to high risk of bias. Overall prevalence of diabetes and hypertension was 12% (95% confidence interval [CI], 10-15; n = 12 870; I2: 89%), and 17% (95% CI, 13-22; n = 12 709; I2: 95%), respectively. In severe Covid-19, the prevalence of diabetes and hypertension were 18% (95% CI, 16-20; n = 1099; I2: 0%) and 32% (95% CI, 16-54; n = 1078; I2: 63%), respectively. Unadjusted relative risk for intensive care unit admission and mortality were 1.96 (95% CI, 1.19-3.22; n = 8890; I2: 80%; P = .008) and 2.78 (95% CI, 1.39-5.58; n = 2058; I2: 75%; P = .0004) for diabetics; and 2.95 (95% CI, 2.18-3.99; n = 1737; I2: 0%; P < .001) and 2.39 (95% CI, 1.54-3.73; n = 3107; I2: 66%; P < .001) for hypertensives. Neither diabetes (1.50; 95% CI, 0.90-2.50; n = 1991; I2: 74%; P = .119) nor hypertension (1.48; 95% CI, 0.99-2.23; n = 2023; I2: 69%; P = .058) was associated with severe Covid-19. In conclusion, the risk of intensive care unit admission and mortality for patients with diabetes or hypertension who developed Covid-19 is increased compared with those without these comorbidities. PROSPERO registration number CRD42020176582.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,029 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».