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Enregistrement W4214496845 · doi:10.14740/cr1275

Clinical Characteristics, Management, and Outcomes of the Patients With ST-Segment Elevation Myocardial Infarction Before and During the COVID-19 Pandemic

2022· article· en· W4214496845 sur OpenAlexvenueno aff
Nadya Almatrooshi, Zafar Khan, Manju Chakkittayil, Samir AlJaabari, Yara Elyazori, Seema Nour, Abdul Majeed Alzubaidi

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePandemicMyocardial infarctionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineEmergency medicineCoronary artery diseaseEmergency departmentCardiologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The first case of coronavirus disease 2019 (COVID-19) in the United Arab Emirates (UAE) was reported on January 29, 2020. Various anecdotal reports suggest that fewer patients with ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) have been presented to the hospital during the COVID-19 pandemic. In this study, we examined the patient characteristics, in-hospital management, and outcomes of the patients with STEMI before and during the COVID-19 pandemic in Abu Dhabi, UAE. METHODS: We analyzed the data retrospectively from January 1, 2019 to December 31, 2020 and stratified the same into two periods: before the pandemic (January 1, 2019 to January 28, 2020) and during the pandemic (January 29, 2020 to December 31, 2020). The patient-level data for the two periods were compared to identify the differences in the patient characteristics, in-hospital management, and 30-day mortality outcomes of the patients with STEMI. RESULTS: During the COVID-19 pandemic, the number of STEMI cases was lower (n = 234) than before the pandemic (n = 266), and 11patients (4.7%) tested positive for COVID-19 during their hospital encounter. In comparison to before the pandemic, patients with STEMI were significantly younger (mean age: 50.39 years, standard deviation (SD) ± 10.32 years), less likely to present to the emergency department (ED), and more likely to have histories of hypercholesterolemia (P < 0.001) and coronary artery disease (P < 0.001). Significantly shorter door-to-balloon time (56.6 ± 27.26 min, P < 0.001) and decreased length of stay (4.7 ± 6.8 days, P < 0.001) were observed during the pandemic. However, no considerable difference in the 30-day mortality was observed in 2020 as compared to before the pandemic (2.1% versus 3.0%, respectively). CONCLUSIONS: Hospital presentation for the patients with STEMI decreased during the COVID-19 pandemic, with significant differences in the door-to-balloon time and length of hospital stay. This indicates that the hospital systems of care continued to operate with higher efficiency during the COVID-19 pandemic than before the pandemic in the UAE.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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