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Enregistrement W3209427854 · doi:10.1681/asn.20213210s171c

Temporal Trends in Mortality and Hospitalization Related to SARS-CoV-2 in Dialysis Patients in Québec (Canada)

2021· article· en· W3209427854 sur OpenAlexaffabout
William Beaubien‐Souligny, Fabrice Mac‐Way, Rémi Goupil, Daniel Blum, Rita S. Suri

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversité de MontréalUniversité LavalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDialysisIntensive care unitPoisson regressionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Logistic regressionPandemicEmergency medicineInternal medicinePediatricsDemographyPopulationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In Canada, Quebec province was the most severely hit region during the first year of the SARS-CoV-2 pandemic. We aimed to compare characteristics and outcomes of dialysis patients during the first and second SARS-CoV-2 transmission surges in this province. Methods: The QRN-COVID-HD study included adult dialysis patients from 13 units in Quebec, with SARS-CoV-2 PCR tests performed between Mar-Sept 2020 (1st wave) and Oct 2020-Feb 2021 (2nd wave). Crude and stratified rates of mortality, hospitalization and intensive care unit (ICU) admission within 90-day of SARS-CoV-2 positivity were calculated with mixed effect Poisson regressions. Adjusted predictors of 90-day outcomes were evaluated using mixed effect logistic regressions and negative binomial regressions (as appropriate). Results: Over this 12-month period, 431 patients were infected with SARS-CoV-2 (211 1st wave; 220 2nd wave). Most characteristics (including age) were similar in the two waves although 2nd wave patients were less frequently living in long-term care facilities and had more diabetic nephropathy. Overall, 214 (50%) patients were hospitalized at least once and 214 (26%) died within 90-day of SARS-CoV-2 positivity, with 78% of hospitalizations and 84% of deaths directly attributed to SARS-CoV-2. Mortality and hospitalization rates were lower for 2nd compared to 1st wave patients. Figure In contrast, ICU admissions were similar in both waves (0.14, 95% CI 0.10-0.19 [1st] vs. 0.13, 95% CI 0.09-0.18 [2nd] per 100 pt-yrs). When adjusted for case-mixed differences, the 2nd wave remained associated with lower risk of mortality (OR 0.55, 95% CI 0.32-0.95), hospitalization (OR 0.45, 95%CI 0.28-0.71) and days in hospital (IRR 0.49, 95% CI 0.46-0.53), but similar risk of ICU (OR 0.73; 95% CI 0.39-1.37). Conclusions: Dialysis patients with SARS-CoV-2 infections had more favorable clinical outcomes during the 2nd wave, which is consistent with observations in the general population and may be related to improved clinical care. Funding: Government Support - Non-U.S.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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