BMI and pneumonia outcomes in critically ill COVID‐19 patients: An international multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Previous studies have unveiled a relationship between the severity of coronavirus disease 2019 (COVID‐19) pneumonia and obesity. The aims of this multicenter retrospective cohort study were to disentangle the association of BMI and associated metabolic risk factors (diabetes, hypertension, hyperlipidemia, and current smoking status) in critically ill patients with COVID‐19. Methods Patients admitted to intensive care units for COVID‐19 in 21 centers (in Europe, Israel, and the United States) were enrolled in this study between February 19, 2020, and May 19, 2020. Primary and secondary outcomes were the need for invasive mechanical ventilation (IMV) and 28‐day mortality, respectively. Results A total of 1,461 patients were enrolled; the median (interquartile range) age was 64 years (40.9‐72.0); 73.2% of patients were male; the median BMI was 28.1 kg/m 2 (25.4‐32.3); a total of 1,080 patients (73.9%) required IMV; and the 28‐day mortality estimate was 36.1% (95% CI: 33.0‐39.5). An adjusted mixed logistic regression model showed a significant linear relationship between BMI and IMV: odds ratio = 1.27 (95% CI: 1.12‐1.45) per 5 kg/m 2 . An adjusted Cox proportional hazards regression model showed a significant association between BMI and mortality, which was increased only in obesity class III (≥40; hazard ratio = 1.68 [95% CI: 1.06‐2.64]). Conclusions In critically ill COVID‐19 patients, a linear association between BMI and the need for IMV, independent of other metabolic risk factors, and a nonlinear association between BMI and mortality risk were observed.
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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 | 0,085 |
| 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 ».