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Enregistrement W3160819131 · doi:10.48350/164740

COVID-19 in Adults With Congenital Heart Disease.

2022· article· en· W3160819131 sur OpenAlexaff
Craig S. Broberg, Adrienne H. Kovacs, Soraya Sadeghi, Marlon Rosenbaum, Matthew Lewis, Matthew Carazo, Fred H. Rodriguez, Dan G. Halpern, Jodi L. Feinberg, Francisca Arancibia G., Fernando Baraona, Ari Cedars, Jong Mi Ko, Prashob Porayette, Jennifer Maldonado, Berardo Sarubbi, Flavia Fusco, Alexandra Frogoudaki, Amiram Nir, Anisa Chaudhry, Anitha S. John, Arvind Hoskoppal, Benjamin P. Frischhertz, Benjamin Hendrickson, Berto J. Bouma, Carla P. Rodríguez-Monserrate, Christopher R. Broda, Daniel Tobler, David Gregg, Efrén Martínez‐Quintana, Elizabeth Yeung, Eric V. Krieger, Francisco Javier Ruperti‐Repilado, George Giannakoulas, George K. Lui, Georges Ephrem, Harsimran Singh, Hassan Almeneisi, Heather L. Bartlett, Ian Lindsay, Jasmine Grewal, Jeremy Nicolarsen, John Jairo Araujo, Jonathan Cramer, Judith Bouchardy, Khalid Al Najashi, Kristi K. Ryan, Laith Alshawabkeh, Lauren Andrade, Magalie Ladouceur, Markus Schwerzmann, Matthias Greutmann, Pablo Merás, Paolo Ferrero, Payam Dehghani, Poyee P. Tung, Rocío García‐Orta, Rose Tompkins, Salwa Gendi, Scott B. Cohen, Scott E. Klewer, Sébastien Hascoët, Shabnam Mohammadzadeh, Shailendra Upadhyay, Stacy D. Fisher, Stephen C. Cook, Timothy B. Cotts, Jamil Aboulhosn

Notice bibliographique

RevueBern Open Repository and Information System (University of Bern) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of British ColumbiaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineCase fatality ratePulmonary hypertensionPopulationHeart diseasePediatricsHeart failureCohortDiabetes mellitusPneumoniaDiseaseCardiologyEpidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Adults with congenital heart disease (CHD) have been considered potentially high risk for novel coronavirus disease-19 (COVID-19) mortality or other complications. OBJECTIVES This study sought to define the impact of COVID-19 in adults with CHD and to identify risk factors associated with adverse outcomes. METHODS Adults (age 18 years or older) with CHD and with confirmed or clinically suspected COVID-19 were included from CHD centers worldwide. Data collection included anatomic diagnosis and subsequent interventions, comorbidities, medications, echocardiographic findings, presenting symptoms, course of illness, and outcomes. Predictors of death or severe infection were determined. RESULTS From 58 adult CHD centers, the study included 1,044 infected patients (age: 35.1 ± 13.0 years; range 18 to 86 years; 51% women), 87% of whom had laboratory-confirmed coronavirus infection. The cohort included 118 (11%) patients with single ventricle and/or Fontan physiology, 87 (8%) patients with cyanosis, and 73 (7%) patients with pulmonary hypertension. There were 24 COVID-related deaths (case/fatality: 2.3%; 95% confidence interval: 1.4% to 3.2%). Factors associated with death included male sex, diabetes, cyanosis, pulmonary hypertension, renal insufficiency, and previous hospital admission for heart failure. Worse physiological stage was associated with mortality (p = 0.001), whereas anatomic complexity or defect group were not. CONCLUSIONS COVID-19 mortality in adults with CHD is commensurate with the general population. The most vulnerable patients are those with worse physiological stage, such as cyanosis and pulmonary hypertension, whereas anatomic complexity does not appear to predict infection severity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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