Radiographic Hepatic Steatosis Is Not Associated With Key Clinical Outcomes Among Patients Hospitalized With COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metabolic syndrome increases adverse outcomes in coronavirus disease 2019 (COVID-19) infection. Hepatic steatosis may increase risk of COVID-19 severity. Current studies evaluating steatosis lack reliable definitions. We aimed to evaluate the association of radiographic hepatic steatosis and clinical outcomes of COVID-19 severity in a diverse cohort. METHODS: We retrospectively identified patients with COVID-19 infection admitted to two US academic hospitals. Outcomes were length of stay, intensive care unit use, mechanical ventilation, and in-hospital mortality. We used Mann-Whitney U-test for continuous measures and Chi-square or Fisher's exact test for categorical measures. Multivariable linear and logistic regression analyses were used to adjust for confounders. RESULTS: Of the 319 patients, 14% had hepatic steatosis. There were no differences in length of stay (6 (4 - 16) vs. 9 (4 - 18) days, P = 0.6), intensive care unit (24% vs. 32%, P = 0.3), mechanical ventilation (28% vs. 38%, P = 0.32), or in-hospital mortality (7% vs. 17%, P = 0.12). After adjustment, there was no difference in length of stay (β: -14.37, 95% confidence interval (CI): -30.5 - 1.77, P = 0.08), intensive care unit (odds ratio (OR): 0.31, 95% CI: 0.03 - 1.09, P = 0.06), mechanical ventilation (OR: 0.13, 95% CI: 0.02 - 1.09, P = 0.06), or in-hospital mortality (OR: 0.27, 95% CI: 0.06 - 1.16, P = 0.08) among patients with hepatic steatosis. CONCLUSION: Radiographic hepatic steatosis was not associated with worse outcomes among patients hospitalized with COVID-19.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».