COVID-19: a risk factor for fatal outcomes in patients with comorbid cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the fatal impact of COVID-19 on patients with comorbid cardiovascular disease (CVD). RESULTS: Overall, the 28-day mortality of patients with comorbid CVD was 3.25 times of that of patients without comorbid CVD (40.63% vs 12.50%, P=0.011). Clinic symptoms on admission were similar for the two groups. However, patients with comorbid CVD had higher levels of Interleukin-10 (22.22% vs 0%, P=0.034), procalcitonin (22.6% vs 3.13%, P<0.001), high-sensitivity troponin I (20 pg/mL vs 16.05 pg/mL, P=0.019), and lactic dehydrogenase (437 U/L vs 310 U/L, P=0.015). In addition, patients with comorbid CVD experienced a high incidence of acute respiratory distress syndrome (59.38% vs 15.63%, P<0.001), and required more invasive mechanical ventilation (40.63% vs 12.50%, P=0.011). Methylprednisolone was found to improve the survival of patients without comorbid CVD (p = 0.05). CONCLUSIONS: Comorbid CVD resulted in a higher mortality rate for COVID-19 patients. Acute respiratory distress syndrome was the primary reason of death for COVID-19 patients with comorbid CVD, followed by acute myocardial infarction. METHODS: This retrospective study used propensity score matching to divide 64 COVID-19 patients into two groups with and without comorbid CVD. Clinic symptoms, laboratory features, treatments, and 28-day mortality were compared between the two groups.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».