Is coronavirus disease 2019 associated with indicators of long‐term bladder dysfunction?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Early reports have suggested that coronavirus disease 2019 (COVID-19) can present with significant urinary frequency and nocturia, and that these symptoms correlate with markers of inflammation in the urine. We evaluated surrogate markers of chronic urinary symptoms to determine if they were more frequent after COVID-19 infection. METHODS: Routinely collected data from the province of Ontario was used to conduct a matched, retrospective cohort study. We identified patients 66 years of age or older who had a positive COVID-19 test between February and May 2020 and survived at least 2 months after their diagnosis. We matched them to two similar patients who did not have a positive COVID-19 test during the same time period. We measured the frequency of urology consultation, cystoscopy, and new prescriptions for overactive bladder medications during a subsequent 3-month period. Proportional hazard models were adjusted for any baseline differences between the groups. RESULTS: We matched 5617 patients with COVID-19 to 11,225 people who did not have COVID-19. The groups were similar, aside from a higher proportion of patients having hypertension and diabetes in the CoVID-19 cohort. There was no significantly increased hazard of new receipt of overactive bladder medication (hazards ratio [HR]: 1.04, p = 0.88), urology consultation (HR: 1.40, p = 0.10), or cystoscopy (HR: 1.14, p = 0.50) among patients who had COVID-19, compared to the matched cohort. CONCLUSION: Surrogate markers of potential bladder dysfunction were not significantly increased in the 2-5 months after COVID-19 infection.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».