Emergency Visits or Hospitalizations for Cardiovascular Diagnoses in the Post-Acute Phase of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prior studies of COVID-19 cardiovascular sequelae include diagnoses made within 4 weeks, but the World Health Organization definition for "postacute phase" is >3 months. Objectives: The purpose of this study was to determine which cardiovascular diagnoses in the postacute phase of COVID-19 are associated with SARS-CoV-2 infection. Methods: Retrospective cohort study of all adults in Alberta who had a positive SARS-CoV-2 reverse transcription polymerase chain reaction test between March 1, 2020 and June 30, 2021, matched (by age, sex, Charlson Comorbidity score, and test date) with controls who had a negative reverse transcription polymerase chain reaction test. Results: The 177,892 patients with laboratory confirmed SARS-CoV-2 infection (mean age 42.7 years, 49.7% female) were more likely to visit an emergency department (5.7% vs 3.3%), be hospitalized (3.4% vs 2.1%), or die (1.3% vs 0.4%) within 1 month than matched test-negative controls. After 3 months, cases were significantly more likely than controls to have an emergency department visit or hospitalization for diabetes mellitus (1.5% vs 0.7%), hypertension (0.6% vs 0.4%), heart failure (0.2% vs 0.1%), or kidney injury (0.3% vs 0.2%). In the 6,030 patients who had survived a hospitalization for COVID-19, postacute phase risks were substantially greater for diabetes mellitus (9.5% vs 3.0%, adjusted odds ratio [aOR]: 3.16 [95% CI: 2.43-4.12]), hypertension (3.5% vs 1.4%, aOR: 2.89 [95% CI: 1.97-4.23]), heart failure (2.1% vs 0.7%, aOR: 3.16 [95% CI: 1.88-5.29]), kidney injury (3.1% vs 0.8%, aOR: 2.70 [95% CI: 1.71-4.28]), bleeding (1.5% vs 0.5%, aOR: 3.40 [95% CI: 1.83-6.32]), and venous thromboembolism (0.8% vs 0.3%, aOR: 3.60 [95% CI: 1.59-8.13]). Conclusions: Clinicians should screen COVID-19 survivors for diabetes mellitus, hypertension, heart failure, and kidney dysfunction in the postacute phase.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».