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 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 | 0,005 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».