Arterial Thrombotic Events in Hospitalized COVID-19 Patients: A Short Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that the risk of venous thromboembolism is high in coronavirus disease 19 (COVID-19). The frequency of arterial thromboembolic events (ATEs) in hospitalized patients with COVID-19 is unclear, as is the magnitude of these events in comparison with other infections. We searched MEDLINE from February 2020 to February 2022 for prospective or retrospective cohort studies and randomized clinical trials that reported the number of acute myocardial infarction (AMI), acute ischemic stroke (AIS), acute limb ischemia (ALI), or other ATE as defined by the original authors in hospitalized patients with COVID-19. The pooled frequencies were calculated through meta-analysis using random effects model with logit transformation and presented with relative 95% prediction intervals (95% PI). We retrieved a total of 4,547 studies, 36 of which (28 retrospective cohorts, five prospective cohorts and three randomized trials) were finally included in our analysis. The resulting cohort counted 100,949 patients, 2,641 (2.6%) of whom experienced ATE. The pooled ATE frequency was 2.0% (95% PI, 0.4-9.6%). The pooled ATE frequency for AMI, AIS, ALI, and other ATE was 0.8% (95% PI, 0.1-8.1%), 0.9% (95% PI, 0.3-2.9%), 0.2% (95% PI, 0.0-4.2%), and 0.5% (95% PI, 0.1-3.0%), respectively. In comparison with the ATE incidence reported in three studies on non-COVID viral pneumonia, we did not detect a significant difference from the results in our analysis. In conclusion, we found a non-negligible proportion of ATE in patients hospitalized for COVID-19. Our results are similar to those found in hospitalized patients with influenza or with non-COVID viral pneumonia.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 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 ».