Comparison of the Covid-19 Infection Severity in Known Diabetic Patients vs. Known Hypertensive Patients Admitted in A Tertiary Care Hospital in Peshawar
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To compare the severity of COVID-19 infection among known diabetic and known hypertensive patients who were admitted in a tertiary care hospital in Peshawar, Pakistan. Methodology: A cross-sectional clinical study was conducted for comparison in diabetic vs hypertensive patients in the department of medicine of Lady Reading Hospital, Peshawar during the period from April-June 2021. All the patients were admitted in COVID ward and COVID ICU, showed their full consent and active participation in this study. Along with patient’s ECG and Echo report, a questionnaire based on Canadian categorization employed for angina grading and NYHA categorization to classify shortness of breath was used. Results: The mean age group taken for the sample was (n=140) with maximum age of 84 years. Majority were 102(72.9%) males and females were 38(27.1%). According to laboratory tests performed on patients of COVID-19 about 48(34.4%) of patients showed positive diabetes mellitus findings. Also, patients with positive hypertension found were 67(47.9%). The average stays of patients, at the hospital, was 15-40 days. About 58.3% of mortality was noted in patients with diabetes mellitus, a bulk of patients expired were from ICU-COVID-UNIT and 55.2% was the mortality rate in patients with positive hypertension according to our clinical findings and assessment. About 7.9% of COVID inpatients had cardiac infraction with severe condition and such patients who faced congestive heart failure expired. Almost 56(40%) of the patients were found with severe condition and 63(45%) were diagnosed with moderate condition during their stay at hospital. Conclusion: Regardless of age, gender and disease the death rate evaluated was 50%. Moreover, in diabetics and hypertensive patients there should be raised awareness for preventing the severity of disease. Keywords: COVID-19, Infection severity, Diabetic patients, Hypertensive patients, Tertiary care hospital, Pakistan
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».