Epidemiology of COVID-19 and Its Cardiac and Neurologic Complications Among Chinese and South Asians in Ontario: Waves 1, 2, and 3
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although we had previously reported the cardiac and neurologic outcomes of Chinese and South Asian Ontarians in wave 1 of COVID-19, data on subsequent waves of COVID-19 remain unexamined. This is an extension study of this cohort in waves 2 and 3. Methods: We identified adult Ontarians with a positive COVID-19 polymerase chain reaction test from January 1, 2020 to June 30, 2021, and they were classified as being Chinese or South Asian using a validated surname algorithm; we compared their outcomes of mortality, and cardiac and neurologic complications with those of the general population using multivariable logistic regression models. Results: < 0.001). The Chinese population had a higher 30-day mortality (odds ratio [OR] 1.44; 95% confidence interval [CI] 1.28-1.61) and more hospitalization or emergency department visits (OR, 1.14; 95% CI, 1.09-1.28), with a trend toward a higher incidence of cardiac complications (OR, 1.03; 95% CI, 0.87-1.12) and neurologic complications (OR, 1.23; 95% CI, 0.96-1.58). South Asians had a lower 30-day mortality (OR, 0.88; 95% CI, 0.78-0.98) but a higher incidence of hospitalization or emergency department visits (OR, 1.17; 95% CI, 1.14-1.20) with a trend toward a lower incidence of cardiac complications (OR, 0.76; 95% CI, 0.67-0.87) and neurologic complications (OR, 0.89; 95% CI, 0.73-1.09). There was also a significant difference in these outcomes between wave 1, 2 and 3, with a greater mortality in all groups in waves 2 and 3. Conclusions: Ethnicity continues to be an important determinant of mortality, cardiac and neurologic outcomes, and healthcare use among patients with COVID-19, requiring further studies to understand factors driving these differences.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».