COVID-19 infection in patients on long-term home parenteral nutrition for chronic intestinal failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: To investigate the incidence and the severity of COVID-19 infection in patients enrolled in the database for home parenteral nutrition (HPN) for chronic intestinal failure (CIF) of the European Society for Clinical Nutrition and Metabolism (ESPEN). METHODS: Period of observation: March 1st, 2020 March 1st, 2021. INCLUSION CRITERIA: patients included in the database since 2015 and still receiving HPN on March 1st, 2020 as well as new patients included in the database during the period of observation. Data related to the previous 12 months and recorded on March 1st 2021: 1) occurrence of COVID-19 infection since the beginning of the pandemic (yes, no, unknown); 2) infection severity (asymptomatic; mild, no-hospitalization; moderate, hospitalization no-ICU; severe, hospitalization in ICU); 3) vaccinated against COVID-19 (yes, no, unknown); 4) patient outcome on March 1st 2021: still on HPN, weaned off HPN, deceased, lost to follow up. RESULTS: Sixty-eight centres from 23 countries included 4680 patients. Data on COVID-19 were available for 55.1% of patients. The cumulative incidence of infection was 9.6% in the total group and ranged from 0% to 21.9% in the cohorts of individual countries. Infection severity was reported as: asymptomatic 26.7%, mild 32.0%, moderate 36.0%, severe 5.3%. Vaccination status was unknown in 62.0% of patients, non-vaccinated 25.2%, vaccinated 12.8%. Patient outcome was reported as: still on HPN 78.6%, weaned off HPN 10.6%, deceased 9.7%, lost to follow up 1.1%. A higher incidence of infection (p = 0.04), greater severity of infection (p < 0.001) and a lower vaccination percentage (p = 0.01) were observed in deceased patients. In COVID-19 infected patients, deaths due to infection accounted for 42.8% of total deaths. CONCLUSIONS: In patients on HPN for CIF, the incidence of COVID-19 infection differed greatly among countries. Although the majority of cases were reported to be asymptomatic or have mild symptoms only, COVID-19 was reported to be fatal in a significant proportion of infected patients. Lack of vaccination was associated with a higher risk of death.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».