S1150 A Remarkable Increase in Alcohol-Related Liver Disease in the Setting of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: COVID-19 has had a profound effect on everyday life. In one survey, 30.8% of respondents reported “drinking a lot more than normal” during the pandemic. We examined the incidence of alcohol related liver diseases from 2015 to the present to determine whether there was a significant increase of these diseases in the setting of the COVID-19 pandemic. Methods: The number of patients at a large academic center with a first occurrence of alcoholic cirrhosis and alcoholic hepatitis were extracted for each quarter between 2015 and 2021. A quarter was defined as a three-month period with the first quarter (Q1) being the first three months of the year, the second quarter (Q2) the next three months, and so on. Data was further broken down by whether the diagnosis was made inpatient, outpatient, or in the emergency department. This data was compared to the number of outpatient visits for all liver related illnesses in each quarter to standardize the data to a rate per 1000 visits. Diagnoses and inpatients per 1000 visits from Q2 2019 to Q1 2020 of alcoholic cirrhosis and alcoholic hepatitis was compared to that of Q2 2020 to Q1 2021. A Fisher’s exact test was done to determine if there was a significant difference. Results: Diagnoses of alcoholic cirrhosis per quarter fluctuated between 55 and 90 from Q1 2016 to Q1 2020 before increasing to a peak of 267 in Q1 2021. The same trend was found in diagnoses per 1000 visits. (Figure 1) New cases and diagnoses per 1000 visits of alcoholic hepatitis have generally increased from Q1 2016 to Q1 2020 with a more precipitous increase thereafter. In the 12-month period encompassing Q2 2019 to Q1 2020, diagnoses of alcoholic cirrhosis per 1000 visits were 12.3, increasing to 20.5 in the next 12-month period with inpatients per 1000 visits increasing from 5.4 to 8. Both differences have a p-value of < 0.001. When comparing these periods for alcoholic hepatitis, there was an increase in diagnoses per 1000 visits from 5.8 to 7.5 (P = 0.014) and from 4.2 to 5.4 for inpatients per 1000 visits (P = 0.047). Conclusion: There have been more diagnoses and inpatient visits of alcohol related liver diseases since Q2 2020, the first full quarter affected by COVID-19. This could be due to worsening of pre-existing mental health issues or lack of social support during this period. Regardless of the cause, this data is useful for understanding public health needs as we recover from the current pandemic and in future pandemics.Figure 1.: Kaplan-Meier Plot on All-cause Mortality.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».