Pattern of Comorbidities and the Impact on Outcomes in Patients With COVID-19 in Babel Governorate, Iraq, in 2020
Notice bibliographique
Résumé
Background Comorbidities pose a major clinical challenge to the care and treatment of patients with COVID-19. Objective This study aimed to evaluate the effects of common comorbidities on the severity, outcome, and length of stay in the hospital for patients with COVID-19 in Babel Governorate, Iraq, in 2020. Methods All laboratory-confirmed cases of COVID-19 in the 2 COVID-19 hospitals in Babel Governorate from March through September 2020 were included. We developed a form to document sociodemographic data, clinical presentation, severity, comorbidities, length of hospital stay, and outcomes. Results A total of 2574 patients were included; 1581 (61.4%) were men. The mean age was 48.7 (SD 16.4) years. There were 1212 (47.1%) severe cases and 489 (19%) critical cases. There were 1543 (59.9%) patients with no comorbidity, 536 (20.9%) patients with 1 comorbidity, and 495 (19.2%) patients with 2 or more comorbidities. The most common comorbidity was diabetes mellitus (643/1599, 25%), followed by hypertension (598/1599, 23.4%). The proportion of severe or critical cases among the patients with comorbidities was 84% (865/1031) compared to 54.1% (836/1543) among the patients with no comorbidity (P<.001). About 12% (125/1031) of patients with comorbidities had a mean hospitalization time >2 weeks compared to the 8% (123/1543) of patients with no comorbidity (P<.001). The case-fatality ratio was 26.4% (272/1031) in patients with comorbidities compared to 10.6% (163/1543) in patients with no comorbidity (P<.001). Conclusions Comorbidity is a significant predictor of serious hospital course and fatal outcomes in patients with COVID-19. Patients with comorbidities must be vigilant with preventive measures and should be prioritized for COVID-19 vaccination.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».