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Enregistrement W4281395064 · doi:10.1016/j.ijcha.2022.101058

Hospitalization, major complications and mortality in acute myocardial infarction patients during the COVID-19 era: A systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4281395064 sur OpenAlexaff
Hamid Pourasghari, Hamed Tavolinejad, Samira Soleimanpour, Zhaleh Abdi, Jalal Arabloo, Nicola Luigi Bragazzi, Masoud Behzadifar, Sina Rashedi, Negar Omidi, Ali Ayoubian, Masih Tajdini, Seyyed Mojtaba Ghorashi, Samad Azari

Notice bibliographique

RevueIJC Heart & Vasculature · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesTehran University of Medical Sciences and Health Services
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Myocardial infarctionPandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Intensive care medicineMeta-analysisMEDLINEEmergency medicineInternal medicineVirologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the SARS-CoV-2 pandemic began, numerous studies have reported a concerning drop in the number of acute myocardial infarction (AMI) admissions. In the present systematic review and meta-analysis, we aimed to compare the rate of AMI admissions and major complication during the pandemic, in comparison with pre-pandemic periods. Three major databases (PubMed, Scopus, and Web of Science Core Collection) were searched. Out of 314 articles, 41 were entered into the study. Patients hospitalized for AMI were 35% less in the COVID-19 era compared with pre-pandemic periods, which was statistically significantly (OR = 0.65; 95% CI: 0.56–0.74; I2 = 99%; p < 0.001; 28 studies). Patients hospitalized for STEMI and NSTEMI were 29% and 34% respectively less in the COVID-19 era compared with periods before COVID-19, which was statistically significantly (OR = 0.71; 95% CI: 0.65 –0.78; I2 = 93%; p < 0.001; 22 studies, OR = 0.66; 95% CI: 0.58–0.73; I2 = 95%; p < 0.001; 14 studies). The overall rate of in-hospital mortality in AMI patients increased by 26% in the COVID-19 era, which was not statistically significant (OR = 1.26; 95% CI: 1.0–1.59; I2 = 22%; p < 0.001; six studies). The rate of in-hospital mortality in STEMI and NSTEMI patients increased by 15% and 26% respectively in the COVID-19 era, which was not statistically significant (OR = 1.15; 95% CI: 0.85–1.57; I2 = 48%; p = 0.035; 11 studies, OR = 1.35; 95% CI: 0.64–2.86; I2 = 45%; p = 0.157; 3 articles). These observations highlight the challenges in the adaptation of health-care systems with the impact of the COVID-19 pandemic.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,040
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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