Older Age and Frailty are Associated with Higher Mortality but Lower ICU Admission with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Background: We report characteristics and outcomes of adults admitted to Canadian Immunization Research Network (CIRN) Serious Outcomes Surveillance (SOS) Network hospitals with COVID-19 in 2020. Methods: Patients with laboratory-confirmed COVID-19 admitted to 11 sites in Ontario, Quebec, Alberta, and Nova Scotia up to December 31, 2020 were enrolled in this prospective observational cohort study. Measures included age, sex, demographics, housing, exposures, Clinical Frailty Scale, comorbidities; in addition, length of stay, intensive care unit (ICU) admission, mechanical ventilation, and survival were assessed. Descriptive analyses and multivariable logistic regressions were conducted. Results: Among 2,011 patients, mean age was 71.0 (range 19-105) years. 29.7% were admitted from assisted living or long-term care facilities. The full spectrum of frailty was represented in both younger and older age groups. 81.8% had at least one underlying comorbidity and 27.2% had obesity. Mortality was 14.3% without ICU admission, and 24.6% for those admitted to ICU. Older age and frailty were independent predictors of lower ICU use and higher mortality; accounting for frailty, obesity was not an independent predictor of mortality, and associations of comorbidities with mortality were weakened. Conclusions: Frailty is a critical clinical factor in predicting outcomes of COVID-19, which should be considered in research and clinical settings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».