Clinical Characteristics and Outcomes of Patients Hospitalized for COVID-19 in Africa: Early Insights from the Democratic Republic of the Congo
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the clinical features and outcomes of SARS-CoV-2 infection in Africa.We conducted a retrospective cohort study of patients hospitalized for COVID-19 between March 10, 2020 and July 31, 2020 at seven hospitals in Kinshasa, Democratic Republic of the Congo (DRC).Outcomes included clinical improvement within 30 days (primary) and in-hospital mortality (secondary).Of 766 confirmed COVID-19 cases, 500 (65.6%) were male, with a median (interquartile range [IQR]) age of 46 (34-58) years.One hundred ninety-one (25%) patients had severe/critical disease requiring admission in the intensive care unit (ICU).Six hundred twenty patients (80.9%) improved and were discharged within 30 days of admission.Overall in-hospital mortality was 13.2% (95% CI: 10.9-15.8),and almost 50% among those in the ICU.Independent risk factors for death were age < 20 years (adjusted hazard ratio [aHR] = 6.62, 95% CI: 1.85-23.64),40-59 years (aHR = 4.45, 95% CI: 1.83-10.79),and ³ 60 years (aHR = 13.63,95% CI: 5.70-32.60)compared with those aged 20-39 years, with obesity (aHR = 2.30, 95% CI: 1.24-4.27),and with chronic kidney disease (aHR = 5.33, 95% CI: 1.85-15.35).In marginal structural model analysis, there was no statistically significant difference in odds of clinical improvement (adjusted odds ratio [aOR] = 1.53, 95% CI: 0.88-2.67,P = 0.132) nor risk of death (aOR = 0.65, 95% CI: 0.35-1.20)when comparing the use of chloroquine/azithromycin versus other treatments.In this DRC study, the high mortality among patients aged < 20 years and with severe/critical disease is of great concern, and requires further research for confirmation and targeted interventions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».