Effect of SARS-CoV-2 infection on out-of-hospital cardiac arrest outcomes – systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND OBJECTIVE: The COVID-19 pandemic caused by the SARS-CoV-2 virus has recently presented the world with an unprecedented challenge. The purpose of this systematic review and meta-analysis is to investigate the relationship between SARS-CoV-2 infection and out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) by comparing data from infected and non-infected individuals. The study adds to our understanding of the broader effects of the pandemic on public health and emergency care by examining the influence of COVID-19 on OHCA. MATERIAL AND METHODS: A comprehensive systematic literature search was performed using PubMed, EMBASE, Scopus, Web of Science, the Cochrane Library and Google Scholar from 1 January 2020 - 24 May 2023. Incidence rates and odds ratios (ORs) or mean differences (MDs) with 95% confidence intervals (CIs) for risk factors were recorded from individual studies, and random-effects inverse variance modelling used to generate pooled estimates. RESULTS: Six studies, involving 5,523 patients, met the criteria for inclusion in the meta-analysis. Survival to hospital admission, defined as admission to the emergency department with sustained return of spontaneous circulation (ROSC), among patients with and without on-going infection was 12.2% and 20.1%, respectively (p=0.09). Survival to hospital discharge/30-day survival rate was 0.8% vs. 6.2% (p<0.001). Two studies reported survival to hospital discharge in good neurological condition; however, the difference was not statistically significant (2.1% vs. 1.8%; p=0.37). CONCLUSIONS: Compared to the non-infected patients, the ongoing SARS-CoV-2 infection was associated with worse OHCA outcomes.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».