Reduction in hospitalised COPD exacerbations during COVID-19: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reports have suggested a reduction in exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, particularly hospital admissions for severe exacerbations. However, the magnitude of this reduction varies between studies. METHOD: Electronic databases were searched from January 2020 to May 2021. Two independent reviewers screened titles and abstracts and, when necessary, full text to determine if studies met inclusion criteria. A modified version of the Newcastle-Ottawa Scale was used to assess study quality. A narrative summary of eligible studies was synthesised, and meta-analysis was conducted using a random effect model to pool the rate ratio and 95% confidence intervals (95% CI) for hospital admissions. Exacerbation reduction was compared against the COVID-19 Containment and Health Index. RESULTS: A total of 13 of 745 studies met the inclusion criteria and were included in this review, with data from nine countries. Nine studies could be included in the meta-analysis. The pooled rate ratio of hospital admissions for COPD exacerbations during the pandemic period was 0.50 (95% CI 0.44-0.57). Findings on the rate of community-treated exacerbations were inconclusive. Three studies reported a significant decrease in the incidence of respiratory viral infections compared with the pre-pandemic period. There was not a significant relationship between exacerbation reduction and the COVID-19 Containment and Health Index (rho = 0.20, p = 0.53). CONCLUSION: There was a 50% reduction in admissions for COPD exacerbations during the COVID-19 pandemic period compared to pre-pandemic times, likely associated with a reduction in respiratory viral infections that trigger exacerbations. Future guidelines should consider including recommendations on respiratory virus infection control measures to reduce the burden of COPD exacerbations beyond the pandemic period.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».