The association of estimated cardiorespiratory fitness with COVID-19 incidence and mortality: A cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It has been suggested that cardiorespiratory fitness (CRF) may be used to identify those at greatest risk for severe COVID-19 illness. However, no study to date has examined the association between CRF and COVID-19. The objectives of this study were to determine whether CRF is independently associated with testing positive with or dying from COVID-19. METHODS: This is a prospective cohort study of 2,690 adults from the UK Biobank Study that were followed from March 16th, 2020 to July 26th, 2020. Participants who were tested for COVID-19 and had undergone CRF assessment were examined. CRF was estimated (eCRF) and categorized as low (<20th percentile), moderate (20th to 80th percentile) and high (≥80th percentile) within sex and ten-year age groups (e.g. 50-60 years). Participants were classified as having COVID-19 if they tested positive (primarily PCR tests) at an in-patient or out-patient setting as of July 26, 2020. Participants were classified as having died from COVID-19 if the primary or underlying cause of death was listed ICD-10 codes U071 or U072 by June 30th, 2020. Adjusted risk ratios (aRR) and 95% confidence intervals (CI) were estimated and a forward model building approach used to identify covariates. FINDINGS: There was no significant association between eCRF and testing positive for COVID-19. Conversely, individuals with moderate (aRR = 0.43, 95% CI: 0.25, 0.75) and high fitness (aRR = 0.37, 95% CI: 0.16, 0.85) had a significantly lower risk of dying from COVID-19 than those with low fitness. CONCLUSIONS: While eCRF was not significantly associated with testing positive for COVID-19, we observed a significant dose-response between having higher eCRF and a decreased risk of dying from COVID-19. This suggests that prior gains in CRF could be protective against dying from COVID-19 should someone develop the virus.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».