Burden and Associated Factors of Coronavirus Disease (COVID-19) in Al-Buraimi Governorate, Oman
Notice bibliographique
Résumé
The Coronavirus disease 2019, is a global pandemic that has brought a significant health challenge all over the world. Oman reported its first case of COVID-19 on 24 February 2020. Understanding patient characteristics and demand on the healthcare system is essential to ensuring Oman can continue to provide high quality care. The aim of this study is to describe the burden of COVID-19 and associated factors for more severe disease in Al-Buraimi Governorate, Oman. We retrieved demographic and clinical data from electronic medical records for all COVID-19 laboratory-confirmed patients in Al-Buraimi Governorate from February 1 to August 31, 2020. We assessed the factors for hospitalization and outcome (recovery/death) using descriptive statistics, chi-square test/fisher exact test, spearman’s correlation, and multivariable logistic regression model in Epi info 7, Microsoft excel and SPSS software (p ≤ 0.05 significance level). A total of 977 COVID-19 patients were identified, with a prevalence rate of 8.4 per 1000 in Al-Buraimi Governorate. The male: female ratio was 3.1:1. Of COVID-19 patients, 11.7% were hospitalized, and 1.5% died. Diabetes (12.2%) and hypertension (10.8%) were the most prevalent chronic conditions among COVID-19 patients. Older patients (>60 years old) and those with comorbidities (chronic kidney disease, diabetes, heart disease, hypertension) were prone to hospitalization (p <0.001), intensive care (p <0.001), and death (p <0.001). Multivariate logistic regression analysis found that these risk factors were significantly associated with hospital admission (OR= 5.905, 95% CI 3.923–8.889; p <0.001), ICU admission (OR= 4.363, 95% CI 1.952–9.750; p <0.001), and death (OR= 6.785, 95% CI 2.295–20.062; p<0.001). A higher incidence of cases were observed among men and Omanis. Public health messaging for COVID-19 prevention should be tailored to inform these groups to slow the spread. Our findings are consistent with other studies, and local healthcare providers should be informed of the risk for severe disease among older patients and those with comorbidities, importance of early diagnosis, and prompt treatment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».