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Enregistrement W3215902319 · doi:10.1183/13993003.congress-2021.pa962

COVID-19 prevalence, risk factors and outcomes in COPD

2021· article· en· W3215902319 sur OpenAlexaff
Umberto Semenzato, Matteo Bonato, Erica Bazzan, Micaela Romagnoli, Elisabetta Cocconcelli, Mariaenrica Tinè, Graziella Turato, Simonetta Baraldo, Manuel G. Cosío, Marina Saetta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcGill UniversityChristie (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCOPDDyslipidemiaInternal medicineCohortDLCODiabetes mellitusRetrospective cohort studyPneumoniaCohort studyObesityLungLung functionDiffusing capacity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,313 · 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
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