MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3110653116 · doi:10.1503/cmaj.201686

Diagnosis-wide analysis of COVID-19 complications: an exposure-crossover study

2020· article· en· W3110653116 sur OpenAlexaffvenue
William Murk, Monica Gierada, Michael Fralick, Andrew R. Weckstein, Reyna Klesh, Jeremy A. Rassen

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalAbsolute risk reductionOdds ratioCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PneumoniaInternal medicineDiagnosis codeDiseasePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Medical Association JournalMême sujetCOVID-19 Clinical Research StudiesTravaux en français237 207