Arrhythmias and electrocardiographic findings in Coronavirus disease 2019: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) primarily causes lung infection, but recent studies have shown that cardiac involvement is associated with a worse prognosis. OBJECTIVES: We conducted a systematic review and meta-analysis to examine the prevalence of cardiac arrhythmias detected by the electrocardiogram and their relationships with adverse outcomes in patients with COVID-19. METHODS: PubMed and Google were searched for studies that reported on cardiac arrhythmias and/or examined the relationship between arrhythmias and adverse outcomes. RESULTS: Thirty studies with 12,713 participants were included in the systematic review, and 28 studies (n = 12,499) in the meta-analysis. The mean age was 61.3 ± 16.8 years; 39.3% were female. In 25 studies with 7578 patients, the overall prevalence of cardiac arrhythmias was 10.3% (95% confidence interval [CI]: 8.4%-12.3%). The most common arrhythmias documented during hospitalization were supraventricular arrhythmias (6.2%, 95% CI: 4.4%-8.1%) followed by ventricular arrhythmias (2.5%, 95% CI: 1.8%-3.1%). The incidence of cardiac arrhythmias was higher among critically ill patients (relative risk [RR]: 12.1, 95% CI: 8.5-17.3) and among non-survivors (RR: 3.8, 95%, CI: 1.7-8.7). Eight studies reported changes in the QT interval. The prevalence of QTc > 500 ms was 12.3% (95% CI: 6.9%-17.8%). ST-segment deviation was reported in eight studies, with a pooled estimate of 8.7% (95% CI: 7.3% to 10.0%). CONCLUSION: Our meta-analysis showed that QTc prolongation, ST-segment deviation, and various other cardiac arrhythmias were observed in patients hospitalized with COVID-19. The presence of cardiac arrhythmias was associated with a worse prognosis.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».