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Enregistrement W4205448162 · doi:10.1080/02770903.2021.2025392

Characteristics and outcomes of COVID-19 patients with and without asthma from the United States, South Korea, and Europe

2022· article· en· W4205448162 sur OpenAlexaff
Daniel R. Morales, Anna Ostropolets, Lana Yin Hui Lai, Anthony G. Sena, Scott L. DuVall, Marc A. Suchard, Katia Verhamme, Peter Rjinbeek, Joe Posada, Waheed‐Ul‐Rahman Ahmed, Thamer Alshammary, Heba Alghoul, Osaid Alser, Carlos Areia, Clair Blacketer, Edward Burn, Paula Casajust, Seng Chan You, Dalia Dawoud, Asieh Golozar, Menchung Gong, Jitendra Jonnagaddala, Kristine E. Lynch, Michael E. Matheny, Evan Minty, Fredrik Nyberg, Albert Prats‐Uribe, Martina Recalde, Christian Reich, Martijn Scheumie, Karishma Shah, Nigam H. Shah, Lisa M. Schilling, David Vizcaya, Lin Zhang, George Hripcsak, Patrick Ryan, Daniel Prieto‐Alhambra, Talita Durate-Salles, Kristin Kostka

Notice bibliographique

RevueJournal of Asthma · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesWellcome TrustWellcomeBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineAsthmaCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PandemicFamily medicineEnvironmental healthDemographyVirologyInternal medicineDiseaseOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Large international comparisons describing the clinical characteristics of patients with COVID-19 are limited. The aim of the study was to perform a large-scale descriptive characterization of COVID-19 patients with asthma.Methods: We included nine databases contributing data from January to June 2020 from the US, South Korea (KR), Spain, UK and the Netherlands. We defined two cohorts of COVID-19 patients (‘diagnosed’ and ‘hospitalized’) based on COVID-19 disease codes. We followed patients from COVID-19 index date to 30 days or death. We performed descriptive analysis and reported the frequency of characteristics and outcomes in people with asthma defined by codes and prescriptions.Results: The diagnosed and hospitalized cohorts contained 666,933 and 159,552 COVID-19 patients respectively. Exacerbation in people with asthma was recorded in 1.6–8.6% of patients at presentation. Asthma prevalence ranged from 6.2% (95% CI 5.7–6.8) to 18.5% (95% CI 18.2–18.8) in the diagnosed cohort and 5.2% (95% CI 4.0–6.8) to 20.5% (95% CI 18.6–22.6) in the hospitalized cohort. Asthma patients with COVID-19 had high prevalence of comorbidity including hypertension, heart disease, diabetes and obesity. Mortality ranged from 2.1% (95% CI 1.8–2.4) to 16.9% (95% CI 13.8–20.5) and similar or lower compared to COVID-19 patients without asthma. Acute respiratory distress syndrome occurred in 15–30% of hospitalized COVID-19 asthma patients.Conclusion: The prevalence of asthma among COVID-19 patients varies internationally. Asthma patients with COVID-19 have high comorbidity. The prevalence of asthma exacerbation at presentation was low. Whilst mortality was similar among COVID-19 patients with and without asthma, this could be confounded by differences in clinical characteristics. Further research could help identify high-risk asthma patients.KEY MESSAGESAsthma prevalence in COVID-19 patients varied internationally (5.2–20.5%).The prevalence of asthma exacerbation at presentation with COVID-19 in diagnosed and hospitalized patients was low.Comorbidities were common in COVID-19 patients with asthma.Supplemental data for this article is available online at https://doi.org/10.1080/02770903.2021.2025392 .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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