Is COVID-19 Another Case of Obesity Paradox? - Results from An International Ecological Study on behalf of the REPROGRAM Consortium Obesity Study Group
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Obesity has emerged as one of the major risk factors of severe morbidity and cause-specific mortality among severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) infected individuals. Patients with obesity also have overlapping cardiovascular diseases and diabetes, which make them increasingly vulnerable. This novel ecological study examines the impact of obesity and/or body mass index (BMI) on rates of population-adjusted cases and deaths due to coronavirus disease 2019 (COVID-19). Material and methods: Publicly available datasets were used to obtain relevant data on COVID-19, obesity and ecological variables. Group-wise comparisons and multivariate logistic regression analyses were performed. The receiver operating characteristic curve (ROC) was plotted to compute the area under the curve. Results: We found that male BMI is an independent predictor of cause-specific (COVID-19) mortality, and not of the caseload per million population. Countries with obesity rates of 20-30% had a significantly higher (approximately double) number of deaths per million population to both those in < 20% and > 30% slabs. We postulate that there may be a U-shaped paradoxical relationship between obesity and COVID-19 with the cause-specific mortality burden more pronounced in the countries with 20-30% obesity rates. These findings are novel along with the methodological approach of doing ecological analyses on country-wide data from publicly available sources. Conclusions: We anticipate, in light of our findings, that appropriate targeted public health approaches or campaigns could be developed to minimize the risk and cause-specific morbidity burden due to COVID-19 in countries with nationwide obesity rates of 20-30%.
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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 | 0,005 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle