Diagnosis-wide analysis of COVID-19 complications: an exposure-crossover study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many studies reporting coronavirus disease 2019 (COVID-19) complications have involved case series or small cohorts that could not establish a causal association with COVID-19 or provide risk estimates in different care settings. We sought to study all possible complications of COVID-19 to confirm previously reported complications and to identify potential complications not yet known. METHODS: (ICD-10-CM) diagnosis codes occurring before and after the onset of the COVID-19 pandemic in an exposure-crossover design. We included patients who received a diagnosis of COVID-19 between Mar. 1, 2020, and Apr. 30, 2020, and computed risk estimates and odds ratios (ORs) of association with COVID-19 for every ICD-10-CM diagnosis code. RESULTS: Among 70 288 patients with COVID-19, 69 of 1724 analyzed ICD-10-CM diagnosis codes were significantly associated with COVID-19. Disorders showing both strong association with COVID-19 and high absolute risk included viral pneumonia (OR 177.63, 95% confidence interval [CI] 147.19-214.37, absolute risk 27.6%), respiratory failure (OR 11.36, 95% CI 10.74-12.02, absolute risk 22.6%), acute kidney failure (OR 3.50, 95% CI 3.34-3.68, absolute risk 11.8%) and sepsis (OR 4.23, 95% CI 4.01-4.46, absolute risk 10.4%). Disorders showing strong associations with COVID-19 but low absolute risk included myocarditis (OR 8.17, 95% CI 3.58-18.62, absolute risk 0.1%), disseminated intravascular coagulation (OR 11.83, 95% CI 5.26-26.62, absolute risk 0.1%) and pneumothorax (OR 3.38, 95% CI 2.68-4.26, absolute risk 0.4%). INTERPRETATION: We confirmed and provided risk estimates for numerous complications of COVID-19. These results may guide prognosis, treatment decisions and patient counselling.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».