Effect of COVID-19 on Acute Ischemic Stroke Severity and Mortality in 2020: Results From the 2020 National Inpatient Sample
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a paucity of nationally representative data regarding the impact of COVID-19 on acute ischemic stroke (AIS) outcome. Methods: We created a cross-sectional cohort of nationally weighted National Inpatient Sample nonelective hospital discharges aged ≥18 years with a diagnosis of ischemic stroke from 2016 to 2020. The outcome was in-hospital mortality and exposure was COVID-19 status. To understand the effect of COVID-19 on AIS severity, we report National Institutes of Health Stroke Scale by exposure status. In a final analysis, we used a nationally weighted logistic regression and marginal effects to compare April to December 2020 to the same period in 2019 to understand how the pandemic modified the effect of race and ethnicity and median household income on in-hospital AIS mortality. Results: We observed significantly higher AIS mortality in 2020 than prior years (2020 versus 2016-19, 7.3% versus 6.3%, P <0.001) and higher National Institutes of Health Stroke Scale in those with COVID-19 than those without (mean: 9.7±9.1 versus 6.6±7.4, P <0.001), but patients with AIS without COVID in 2020 had only marginally higher mortality (2020 versus 2016–2019, 6.6% versus 6.3%, P =0.001). Comparing April to December 2020 to 2019, the adjusted risk of in-hospital AIS mortality was most notably increased in Hispanics (2020 versus 2019: 9.2% versus 5.8%, P <0.001) and the lowest quartile of income (2020 versus 2019: 8.0% versus 6.0%, P <0.001). Conclusions: In-hospital stroke mortality increased in 2020 in the United States because of comorbid AIS and COVID-19, which had higher stroke severity. The increase in AIS mortality during April-December 2020 was significantly more pronounced in Hispanics and those in the lowest quartile of household income.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».