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Enregistrement W4309158372 · doi:10.3899/jrheum.220762

Prevalence, Risk Factors, and Outcomes of Gout Flare in Patients Hospitalized for PCR-Confirmed COVID-19: A Multicenter Retrospective Cohort Study

2022· article· en· W4309158372 sur OpenAlexvenueno aff
Kanon Jatuworapruk, Panchalee Satpanich, Philip C. Robinson, Rebecca Grainger

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesThammasat UniversityPfizer
Mots-clésMedicineGoutInternal medicineRetrospective cohort studyCohortLogistic regressionOdds ratioComorbidityCohort studyHyperuricemiaFlareUric acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The study aimed to describe the prevalence and outcomes of gout flare in patients with comorbid gout hospitalized for coronavirus disease 2019 (COVID-19). Factors associated with gout flare and hospital length of stay were explored. METHODS: This retrospective cohort study included adults with comorbid gout who were hospitalized for PCR-confirmed COVID-19 between March 2020 and December 2021 in 3 hospitals in Thailand. Prevalence, characteristics, and outcomes of gout flare were described. Factors associated with gout flare were explored using least absolute shrinkage and selection operator selection and multivariate logistic regression. The association between gout flare and hospital length of stay was explored using multivariate linear regression. RESULTS: Among 8697 patients hospitalized for COVID-19, 146 patients with comorbid gout were identified and gout flare occurred in 26 (18%). Compared to those without flare, patients with gout flare had higher baseline serum urate and lower prevalence of use of urate-lowering therapy (ULT) and gout flare prophylaxis medications. One-third of gout flare episodes were treated with ≥ 2 antiinflammatory medications. Logistic regression identified GOUT-36 rule ≥ 2, a predictive index for inpatient gout flare, as the only factor associated with gout flare (odds ratio 5.46, 95% CI 1.18-25.37). Gout flare was found to be independently associated with hospital length of stay and added 3 days to hospital course. CONCLUSION: Gout flare occurred in 18% of patients with comorbid gout hospitalized for COVID-19 and added up to 3 days to hospital length of stay. Patients with suboptimal ULT appeared to be at high risk for gout flare during COVID-19 hospitalization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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