Clinical Outcomes of Older Persons and Persons with Dementia Admitted for Coronavirus Disease 2019: Findings from the Philippine CORONA Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Philippine CORONA Study was a multicenter, retrospective, cohort study of 10,881 coronavirus disease 2019 (COVID-19) admissions between February and December 2020. METHODS: Subgroup analysis was done on clinical outcomes of mortality, respiratory failure, duration of ventilator dependence, intensive care unit (ICU) admission, length of ICU stay, and length of hospital stay among older persons and persons with dementia. RESULTS: The adjusted hazard ratios for mortality among the mild and severe cases were significantly higher by 3.93, 95% CI [2.81, 5.50] and by 1.81, 95% CI [1.43, 2.93], respectively, in older persons compared to younger adults. The adjusted hazard ratios for respiratory failure in older persons were increased by 2.65, 95% CI [1.92, 3.68] and by 1.27, 95% CI [1.01, 1.59] among the mild and severe cases, respectively. The adjusted hazard ratio for ICU admission in older persons was higher by 1.95, 95% CI [1.47, 2.59] among the mild cases. The adjusted hazard ratios for mortality and ICU admission in persons with dementia were higher by 7.25, 95% CI [2.67, 19.68] and by 4.37, 95% CI [1.08, 17.63], respectively, compared to those without dementia. CONCLUSION: Older age and dementia significantly increased the risk of mortality, respiratory failure, and ICU admission among COVID-19 patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».