COVID-19 prevalence, risk factors and outcomes in COPD
Notice bibliographique
Résumé
Background: Due to pre-existing lung abnormalities and abnormal immune responses, the possible impact of COVID-19 in COPD is of real concern. Aim: To investigate the prevalence of COVID-19 in a cohort of properly diagnosed and precisely characterized COPD patients and to evaluate the possible risk and prognostic factors predicting the clinical outcome. Methods: Study cohort:370 subjects followed in outpatient COPD clinics. The characteristics of COPD patients with COVID-19 (COPD/COVID+) were compared to a sex and age-matched COPD/COVID- group randomly selected from our cohort. The characteristics of COPD/COVID+ patients needing high (HighIC) or low (LowIC) intensity care were compared. Results: From Feb to Nov2020, 22(5.9%) patients had molecular-confirmed diagnosis of COVID-19. Hypertension [100 vs 68%;p=0.008] and dyslipidemia [59 vs 27%;p=0.03] were more prevalent in COPD/COVID+ than in COPD/COVID-. Pulmonary function was similar in the 2 groups. The 10 of 22 (45%) COPD/COVID+ patients requiring HighIC had a higher prevalence of dyslipidemia [90 vs 41%;p=0.03] and metabolic syndrome [70 vs 16%; p=0.02] than LowIC, obesity and type 2 diabetes were similar. Degree of airflow obstruction was similar in the 2 groups, but low DLCO [32 vs 88%pred;p=0.02] and CT emphysema [89 vs 36%;p=0.028] were more prevalent in HighIC than in LowIC. Conclusions: The COVID-19 prevalence in our COPD cohort was 5.9%. Cardiometabolic, but not respiratory parameters, were risk factors for the infection while cardiometabolic comorbidities and lung parenchyma damage (emphysema and low DLCO) were prognostic factors for worse outcomes in COPD/COVID+ patients. Identification of these factors is essential to plan better strategies to protect fragile COPD patients.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».