Impact of Heart Failure on the Clinical Course and Outcomes of Patients Hospitalized for COVID-19. Results of the Cardio-COVID-Italy Multicentre Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims To assess the prognostic value of a history of heart failure (HF) in patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19). Methods and results We enrolled 692 consecutive patients admitted for COVID-19 in 13 Italian cardiology centres between 1 March and 9 April 2020. Mean age was 67.4 ± 13.2 years, 69.5% of patients were males, 90 (13.0%) had a history of HF, median hospitalization length was 14 days (interquartile range 9–24). In-hospital death occurred in 37 of 90 patients (41.1%) with HF history vs. 126 of those with no HF history (20.9%). The increased risk of death associated with HF history remained significant after adjustment for clinical variables related to COVID-19 and HF severity, including comorbidities, oxygen saturation, lymphocyte count and plasma troponin [adjusted hazard ratio (HR) for death: 2.25; 95% confidence interval (CI) 1.26–4.02; P = 0.006 at multivariable Cox regression model including 404 patients]. Patients with a history of HF also had more in-hospital complications including acute HF (33.3% vs. 5.1%, P < 0.001), acute renal failure (28.1% vs. 12.9%, P < 0.001), multiorgan failure (15.9% vs. 5.8%, P = 0.004) and sepsis (18.4% vs. 8.9%, P = 0.006). Other independent predictors of outcome were age, sex, oxygen saturation and oxygen partial pressure at arterial gas analysis/fraction of inspired oxygen ratio (PaO2/FiO2). In-hospital treatment with corticosteroids and heparin had beneficial effects (adjusted HR for death: 0.46; 95% CI 0.29–0.74; P = 0.001; n = 404 for corticosteroids, and adjusted HR 0.41; 95% CI 0.25–0.67; P < 0.001; n = 364 for heparin). Conclusions Hospitalized patients with COVID-19 and a history of HF have an extremely poor outcome with higher mortality and in-hospital complications. HF history is an independent predictor of increased in-hospital mortality.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».