Sex Differences in the Relation between Comorbidities and Prognosis in Hospitalized Patients with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: There is a lack of information of the difference in sex-aggregated prevalence of comorbid noncommunicable disease (NCD) in patients hospitalized with COVID-19 in Iran. This study aimed to evaluate sex differences in the relation between medical comorbidities and subsequent death in patients hospitalized with COVID-19. Methods: , 2020, in Isfahan, Iran, were recruited in the ongoing I-CORE Registry. Real-time reverse-transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) testing was done upon admission. Data on preexisting comorbid NCDs including hypertension, coronary heart disease (CHD), diabetes mellitus (DM), cancers, chronic renal disease (CRD), and chronic respiratory disease were collected through self-reported questionnaires. Results: Overall, 12,620 individuals were enrolled in this registry of which 4,356 were positive for the COVID-19 RT-PCR test. In the whole population, in women, DM, hypertension, and CHD, and in men, DM, CHD, and hypertension were, respectively, the most frequent comorbidities. The frequency of at least one NCD did not differ between men and women, but a greater proportion of women had two or more NCDs. Increasing the number of comorbidities was associated with higher death frequency and mortality risk in the unadjusted model but remained no longer significant after adjustment for age. There was no statistically significant difference in this regard between men and women. Conclusion: Overall, we found that DM, hypertension, and CHD were the most frequent comorbidities. Although comorbidities were more frequent among women, mortality risk did not significantly differ between men and women.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».