Impacto da COVID-19 na gravidade e prognóstico de indivíduos com obesidade: uma revisão sistemática
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUÇÃO: A maioria dos pacientes com obesidade apresenta resistência à insulina e hiperatividade do sistema renina-angiotensina-aldosterona, o que pode estar relacionado aos piores resultados perante infecção pelo SARS-CoV 2. Além disso, a enzima conversora de angiotensina 2 tem maior expressão no tecido adiposo quando comparado com o pulmão, sendo suscetível a invasão do vírus nos adipócitos tornando-o um importante reservatório viral permitindo propagação para demais órgãos. OBJETIVO: Identificar se a obesidade pode ser preditor de maior gravidade e pior prognóstico da Doença do Coronavírus 2019 (COVID-19). MATERIAIS E MÉTODOS: Revisão sistemática sob o código PROSPERO CRD42020200617 com estudos observacionais através das bases de dados PubMed, Portal Regional da BVS, SciELO, Science Direct e Cochrane, e buscas manuais por meio do cruzamento “Prognosis" OR “Patient Acuity” AND "Coronavirus Infections" AND "Obesity”. Foram incluídos estudos observacionais que avaliaram o impacto da COVID-19 em indivíduos com obesidade de ambos os sexos que apresentaram pontuação ?7 na escala Newcastle-Ottawa. RESULTADOS: Foram incluídos 9 estudos totalizando uma amostra de 179.047 pacientes adultos com idade entre 18 a 80 anos, com IMC mínimo <24 kg/m2 e máximo >35 kg/m2. Verificou-se que indivíduos com obesidade apresentam aumento das taxas de admissão de cuidados agudos e críticos, necessidade ventilação mecânica invasiva (VMI), pneumonia e desenvolvem COVID-19 grave, aumentando assim seu tempo de permanência hospitalar. CONCLUSÃO: Indivíduos com obesidade desenvolvem maior gravidade e pior prognóstico da COVID-19, visto que apresentam aumento das taxas de admissão de cuidados agudos e críticos, necessidade de VMI, tempo de permanência hospitalar, gravidade e letalidade.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 découle