Factors Associated with Mortality in Patients with COVID-19 from a Hospital in Northern Peru
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to identify the factors associated with mortality in patients with COVID-19 from the hospitalization service of the Cayetano Heredia Hospital, Piura, Peru, from May to June 2020. A prospective study was conducted in hospitalized patients with a confirmed diagnosis of COVID-19 through serological and/or molecular reactive testing. The dependent variable was death due to COVID-19, and the independent variables were the epidemiological, clinical and laboratory characteristics of the patient. The chi-square test and the non-parametric Mann–Whitney U test were used, with a significance level of 5%. Of 301 patients with COVID-19, the majority of them were male (66.1%), and the mean age was 58.63 years. Of the patients analyzed, 41.3% of them died, 40.2% of them were obese and 59.8% of them had hepatic steatosis. The three most frequent signs/symptoms were dyspnea (90.03%), fatigue (90.03%) and a cough (84.72%). Being an older adult (p = 0.011), being hospitalized in the ICU (p = 0.001), overweight (p = 0.016), obese (p = 0.021) and having compromised consciousness (p = 0.039) and thrombocytopenia (p = 0.024) were associated with mortality due to COVID-19. Overall, the mortality rate due to COVID-19 was 41.3%. Having an older age, being hospitalized in the ICU, overweight, obese and having compromised consciousness and thrombocytopenia were positively associated with mortality in patients with COVID-19. These findings highlight the need to establish an adequate system of surveillance and epidemiological education in hospitals and communities in the event of new outbreaks, especially in rural and northern Peru.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».