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Enregistrement W4212968491 · doi:10.1093/jcag/gwab049.201

A202 IMPACT OF THE COVID-19 PANDEMIC ON THE EPIDEMIOLOGY OF ALCOHOL-RELATED HEPATITIS

2022· article· en· W4212968491 sur OpenAlexaffabout
Alexandra Frolkis, Meredith A. Borman, Matthew D Sadler, Stephen E. Congly, Henry H. Nguyen, S Lee, Laura M. Stinton, Melanie Swain, Carla S. Coffin, Alexander I. Aspinall, Kelly W. Burak, A M Shaheen

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicMedicineEpidemiologyDemographyIncidence (geometry)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Alcohol consumptionLiver diseaseDiseaseInternal medicineAlcoholInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alcohol-related hepatitis (AH) is the most severe form of alcohol-related liver disease, with rising incidence. Stay-at-home orders for the COVID-19 pandemic were associated with increased alcohol consumption. Online sales reported a 262% increase from March 2019 to 2020. Aims The purpose of this study was to track the epidemiology of hospitalizations for AH by sex before and after the COVID-19 pandemic. We hypothesized that AH would be more severe in females and younger individuals during the pandemic. Methods Using the Discharge Abstract Database, we identified all hospitalizations in Alberta with international classification of disease-10 codes for AH between March 2018 and September 2020. We merged this dataset with provincial laboratory data to identify all inpatient lab values. We calculated Model for End-Stage Liver Disease (MELD) and Maddrey scores and validated a laboratory-based algorithm for AH. Severe AH was defined as Maddrey score > 32. Onset of the pandemic was defined as March 2020. Stratified by pandemic onset, descriptive statistics were done with Chi-squared and Kruskal Wallis tests. Inpatient mortality was assessed as a primary outcome. Binomial regression was used to assess changes in frequency of admission for AH with the denominator as all cirrhosis-related admissions over the same time-period. Results We identified 991 hospitalizations for AH prior to the pandemic (n=381, 38.5% female) and 417 during the pandemic (n=144, 34.5% female). Hospitalizations for AH significantly increased during the pandemic (p = 0.04) (Figure 1). Median Maddrey score for females (30.5) before the pandemic was significantly higher than for males (22.9), p < 0.01. During the pandemic, median Maddrey for females (28.7) was higher than males 21.4, p = 0.07. Median age at admission was significantly lower for both males and females during the pandemic (age 44 and 41, respectively) as compared to prior (age 47 and 45, respectively) p < 0.05. There was no significant difference in MELD between sexes before (13.5 for females, 14.0 for males, p = 0.15) and during the pandemic (13.3 for females, 13.0 for males, p = 0.75). Additionally, there was no significant difference in mortality between sexes before (10.4% in females, 11.5% in males, p = 0.22) and after the pandemic (9.2% in females, 9.9% in males, p = 0.67). Conclusions Hospitalizations for AH rose during the pandemic and occurred at younger ages. There was no significant difference in disease severity or mortality before and during the pandemic. Overall, females have more severe AH than males. Public health efforts should continue to be made to educate about the harms of alcohol excess and offer community support. Future studies will expand the trend through multiple pandemic waves. Funding Agencies None

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 enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,712

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,280 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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