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Enregistrement W4379336529 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e17110

Impact of obesity on admissions for COVID-19 with concurrent prostate cancer.

2023· article· en· W4379336529 sur OpenAlexaff
Renuka Verma, Kamleshun Ramphul, Mehndi Dandwani, Shivani Sharma, Suma Sri Chennapragada, Alekhya Pagidipally, Shaheen Sombans, Sailaja Sanikommu, Yogeshwaree Ramphul, Stephanie G Mejias, PRINCE KWABLA PEKYI-BOATENG, Fnu Arti, Balkiranjit Kaur Dhillon, Vijay Kumar, Petras Lohana

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensBrampton Civic Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerObesityCancerRetrospective cohort studyPopulationComorbidityPulmonary embolismInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e17110 Background: Obesity is a significant risk factor for prostate cancer and its associated mortality. Recent studies have shown that a five-point rise in BMI can lead to a 10% rise in death among these patients. Since the pandemic of COVID-19, obesity has also been associated with poorer outcomes among the general population. As there is a paucity of data on the impact of obesity among prostate cancer admissions with COVID-19, we conducted a retrospective study to provide a novel perspective. Methods: Patients with a diagnosis of COVID-19 were used for our study from the 2020 National Inpatient Sample. We included cases between April 2020 to December 2020. Hospitalization records with prostate cancer and obesity were also identified via their respective ICD-10 codes. The differences in outcomes, including non-invasive ventilation, use of mechanical ventilation, pulmonary embolism, events of Acute Kidney Injury(AKI) and in-hospital mortality were compared between obese and non-obese patients with a history of prostate cancer, admitted for COVID-19. We also compared the mean lengths of stay, mean ages between the two groups, and their overall mean hospitalization charge. Results: A total of 7165 prostate cancer patients were hospitalized with COVID-19 between 1st April 2020 to 31st December 2020 in the United States. 1065 (14.9%) were obese. Prostate cancer patients admitted with COVID-19 who were obese were also younger (mean age 71.75 years) than those who were not obese (77.50 years) and recorded a more extended stay (mean LOS 9.68 days vs. 7.93 days). Obese patients also recorded a higher adjusted odds ratio for needing non-invasive ventilation (aOR 1.736, 95% CI 1.331-2.263, p < 0.01), mechanical ventilation (aOR 1.894, 95% CI 1.533-2.340, p < 0.01), events of acute kidney injury (aOR 1.328, 95% CI 1.137-1.550, p < 0.01), and in-hospital mortality (aOR 1.246, 95% CI 1.033-1.502, p = 0.021). While more patients with obesity developed pulmonary embolism (4.2% vs. 3.6%) after adjusting for confounders, the result was not statistically significant (aOR 1.258, 95% CI 0.879-1.800, p = 0.209). Obese patients also recorded a higher mean hospital charge compared to non-obese cases ($117200.50 vs. $81028.15). Conclusions: Obesity in prostate cancer patients admitted with COVID-19 is linked with several poor outcomes and complications, including AKI, mechanical ventilation, non-invasive ventilation, and mortality. Thus, physicians must identify such cases as higher-risk and encourage closer monitoring during their hospitalizations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,460
Tête enseignante GPT0,670
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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