Clinical spectrum of COVID-19 complications in young adults: combined analysis of the American Heart Association COVID-19 Cardiovascular Disease Registry and the Outcomes Registry for Cardiac Conditions in Athletes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While young adults 18-24 years old bear a significant proportion of COVID-19 diagnoses, the risk factors for hospitalisation and severe COVID-19 complications in this population are poorly understood. OBJECTIVE: The objective of this study was to identify risk factors for hospitalisation and other COVID-19 complications across the health spectrum of young adults diagnosed with COVID-19 infection. STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. PARTICIPANTS: Young adults (aged 18-24) with confirmed COVID-19 infection from the American Heart Association (AHA) COVID-19 Cardiovascular Disease Registry of hospitalised patients and the Outcomes Registry for Cardiac Conditions in Athletes (ORCCA) study of collegiate athletes. The AHA registry included 636 young adults from 152 hospitals. The ORCCA registry consisted of 3653 competitive college athletes from 42 colleges and universities. INTERVENTION: None (exposure to COVID-19). PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Main outcomes included hospitalisation, death, major adverse cardiovascular events (MACE) and other severe clinical events. RESULTS: In comparison to the ORCCA registry, patients in the AHA registry were more likely to be female (59% vs 33%); had higher average body mass index (BMI) (32.4 vs 25.6); and had increased prevalence of diabetes (10% vs 0.4%), hypertension (7% vs 0.6%), chronic kidney disease (2% vs 0%) and asthma (14% vs 8%), all with p<0.01. There were eight (2%) deaths in the AHA hospitalised registry compared with zero in the ORCCA cohort. BMI was a statistically significant predictor of death in the hospitalised cohort (OR 1.05, 95% CI 1.00, 1.10). No significant predictors of MACE or other severe clinical events were identified. CONCLUSIONS: The risk of cardiac events in young adults aged 18-24 diagnosed with COVID-19 infection is low. Patients who were hospitalised (AHA registry) were more likely to have pre-existing medical comorbidities and higher BMI than healthy collegiate athletes (ORCCA registry). Once hospitalised, elevated BMI is associated with increased mortality although other drivers of MACE and other severe clinical events remain unclear.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».