Incidence and mortality risk in coronavirus disease 2019 patients complicated by acute cardiac injury: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence and prognostic implications of acute cardiac injury (ACI), as a complication of coronavirus disease 2019 (COVID-19), remain unclear. OBJECTIVES: We conducted a systematic review and meta-analysis to investigate the relationship between ACI and mortality risk in COVID-19 patients. METHODS: Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines were followed in abstracting data and assessing validity. We searched MEDLINE, Scopus and Web of Science to locate all articles published up to 10 April 2020 reporting data of COVID-19 survivors and nonsurvivors developing ACI as a complication of the infection. Quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa quality assessment scale. Data were pooled using the Mantel-Haenszel random effects models with odds ratio as the effect measure with the related 95% confidence interval. Statistical heterogeneity between groups was measured using the Higgins I statistic. RESULTS: Eight studies, enrolling 1686 patients (mean age 59.5 years), met the inclusion criteria and were included in the final analysis. Data regarding the outcome of patients complicated with ACI were available for 1615 patients. Of these, 387 (23.9%) experienced ACIs as COVID-19 complications during the hospitalization. The incidence of ACI was significantly higher among non survivors when compared with survivors (61.6 vs. 6.7%, P < 0.0001). The pooled analysis confirmed a significantly increased risk of death in COVID-19 patients complicated with ACI during the disease (odds ratio: 21.6, 95% confidence interval: 8.6-54.4, P < 0.0001, I = 82%). CONCLUSION: Development of ACI during COVID-19 significantly increases the risk of death during the infection.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,031 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».