Clinical outcomes in COVID-19 among patients with hypertension in the Philippine CORONA Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the association between hypertension and clinical outcomes in a cohort of patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19). DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Thirty-seven (37) hospitals in the Philippines. PATIENTS: 10,881 patients admitted for COVID-19 from February to December 2020. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Among the 10,881 patients included in the Philippine CORONA Study, 3647 (33.5%) had hypertension. On regression analysis adjusted for confounders (age group, sex, smoking history, diabetes, chronic cardiac disease, chronic kidney disease, chronic respiratory disease, chronic neurologic disease, chronic liver disease, HIV/AIDS, and malignancy), patients with hypertension had significantly greater odds of in-hospital mortality (OR 1.33, 95% CI 1.17-1.52), respiratory failure (OR 1.99, 95% CI 1.75-2.28), ICU admission (OR 2.16, 95% CI 1.90-2.45) and severe/critical disease (OR 1.57, 95% CI 1.41-1.75), compared to patients without hypertension. The time-to-event analysis with confounder adjustment also showed that hypertension was significantly associated with shorter time-to-event outcomes of in-hospital mortality (HR 1.13, 95% CI 1.01-1.26), respiratory failure (HR 1.86, 95% CI 1.65-2.10), and ICU admission (HR 1.99, 95% CI 1.76-2.23). CONCLUSIONS: Our analysis of nationwide data confirmed previous findings that hypertension is an independent risk factor for worse clinical outcomes among patients hospitalized for COVID-19, with increased odds of in-hospital mortality, respiratory failure, ICU admission, and severe/critical COVID-19. More specific studies should be done to elucidate the impact of hypertension characteristics, such as chronicity, severity, drug therapy, and level of control on these clinical outcomes.
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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 | 0,103 | 0,440 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».