Effect of High Altitude on the Survival of COVID-19 Patients in Intensive Care Unit: A Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The effect of high altitude ( ≥ 1500 m) and its potential association with mortality by COVID-19 remains controversial. We assessed the effect of high altitude on the survival/discharge of COVID-19 patients requiring intensive care unit (ICU) admission for mechanical ventilation compared to individuals treated at sea level. Methods: A retrospective cohort multi-center study of consecutive adults patients with a positive RT-PCR test for COVID-19 who were mechanically ventilated between March and November 2020. Data were collected from two sea-level hospitals and four high-altitude hospitals in Ecuador. The primary outcome was ICU and hospital survival/discharge. Survival analysis was conducted using semi-parametric Cox proportional hazards models. Results: Of the study population (n = 670), 35.2% were female with a mean age of 58.3 ± 12.6 years. On admission, high-altitude patients were more likely to be younger (57.2 vs. 60.5 years old), presented with less comorbidities such as hypertension (25.9% vs. 54.9% with p-value <.001) and diabetes mellitus (20.5% vs. 37.2% with p-value <.001), less probability of having a capillary refill time > 3 sec (13.7% vs. 30.1%, p-value <.001), and less severity-of-illness condition (APACHE II score, 17.5 ± 8.1 vs. 20 ± 8.2, p < .01). After adjusting for key confounders high altitude is associated with significant higher probabilities of ICU survival/discharge (HR: 1.74 [95% CI: 1.46-2.08]) and hospital survival/discharge (HR: 1.35 [95% CI: 1.18-1.55]) than patients treated at sea level. Conclusions: Patients treated at high altitude at any time point during the study period were 74% more likely to experience ICU survival/discharge and 35% more likely to experience hospital survival/discharge than to the sea-level group. Possible reasons for these findings are genetic and physiological adaptations due to exposure to chronic hypoxia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».