Variation in the risk of death due to COVID‐19: An international multicenter cohort study of hospitalized adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is wide variation in mortality among patients hospitalized with COVID-19. Whether this is related to patient or hospital factors is unknown. OBJECTIVE: To compare the risk of mortality for patients hospitalized with COVID-19 and to determine whether the majority of that variation was explained by differences in patient characteristics across sites. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: An international multicenter cohort study of hospitalized adults with laboratory-confirmed COVID-19 enrolled from 10 hospitals in Ontario, Canada and 8 hospitals in Copenhagen, Denmark between January 1, 2020 and November 11, 2020. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Inpatient mortality. We used a multivariable multilevel regression model to compare the in-hospital mortality risk across hospitals and quantify the variation attributable to patient-level factors. RESULTS: There were 1364 adults hospitalized with COVID-19 in Ontario (n = 1149) and in Denmark (n = 215). In Ontario, the absolute risk of in-hospital mortality ranged from 12.0% to 39.8% across hospitals. Ninety-eight percent of the variation in mortality in Ontario was explained by differences in the characteristics of the patients. In Denmark, the absolute risk of inpatients ranged from 13.8% to 20.6%. One hundred percent of the variation in mortality in Denmark was explained by differences in the characteristics of the inpatients. CONCLUSION: There was wide variation in inpatient COVID-19 mortality across hospitals, which was largely explained by patient-level factors, such as age and severity of presenting illness. However, hospital-level factors that could have affected care, including resource availability and capacity, were not taken into account. These findings highlight potential limitations in comparing crude mortality rates across hospitals for the purposes of reporting on the quality of care.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».