Hospital admissions and mortality for STEMI and NSTEMI during COVID-19 outbreak: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background During SARS-CoV-2 pandemic, various studies have shown a significant reduction of Emergency Department (ED) presentations for acute cardiac diseases requiring in-hospital management. The aim of our study was to quantify hospital admission and mortality, comparing pandemic period and pre-pandemic period in different countries. Methods We performed an updated meta-analysis of observational studies to quantify on a large basis the impact of the SARS-CoV-2 outbreak on patients admitted to the ED for STEMI and NSTEMI. The literature research was conducted on PubMed, EMBASE, Scopus, Science Direct, Web of Science and Cochrane database registry on 6 January 2022. We performed a random-effect model meta-analysis. Results A total of 61 studies were included: came from Italy, China, Germany, Israel, Turkey, France, Helvetic Confederation, India, Poland, Spain, US, UK, Albania, Austria, Egypt, Greece, Iran, Ireland, Japan, Pakistan, Portugal, Saudi Arabia and Canada. Hospital admissions for STEMI decreased in most country. The countries with the high levels of reduction were Italy (IRR = 0.68) and Germany (IRR = 0.69). Mortality rates for STEMI increased differently among countries analyzed: p = 0.003. The highest mortality rate was in Serbia (OR = 2.15), followed by Italy (OR = 1.97), Pakistan (OR = 1.69) and France (OR = 1.55). Among the High-Income countries, the highest mortality rate was in Italy (OR = 3.71), the highest among the Upper-Middle-Income was in Serbia (OR = 2.15) and the highest among Low- Middle-Income was in Pakistan (OR = 1.69). Regarding NSTEMI, hospital admissions showed that Italy had the lowest value for with IRR = 0.59. Among countries, the meta-regression subgroups analysis, showed statistical difference (p < 0.001). Conclusions Our meta-analysis may represent a robust snapshot that might help healthcare systems manage and assist an expected higher number of people coming to the hospitals for severe, post-acute cardiological issues in the future. Key messages • The study shows hospital admission and mortality, comparing pandemic period and pre-pandemic period in different countries. • Epidemiological data suggests that one-fourth to one-third of MI patients, in large areas of the globe, during the COVID-19 pandemic in 2020, remained at home and did not have access to ED.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,070 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».