Physical fitness level and the risk of severe COVID-19: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
To verify systematically the association between the status of physical fitness and the risk of severe Coronavirus disease 2019 (COVID-19). This systematic review is in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta Analyses (PRISMA) statement and the eligibility criteria followed the Population, Intervention, Comparison, Outcomes and Study (PICOS) recommendation. PubMed, Embase, SciELO and Cochrane electronic databases were searched. All studies that explored the relationship between the pattern of physical fitness and COVID-19 adverse outcomes (hospitalization, intensive care unit admission, intubation, or mortality), were selected. The quality of the studies was assessed by the specific scale of the Newcastle-Ottawa Scale. A total of seven observational studies were identified in this systematic review; 13 468 patients were included in one case-control study, two cohort studies, and four cross-sectional studies. All studies reported an inverse association between high physical fitness and severe COVID-19 (hospitalization, intensive care admission, or mortality). Only some studies reported comorbidities, especially obesity and cardiovascular disorders, but the results remained unchanged after controlling for comorbidities. The quality of the seven studies included was moderate according to the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. The methodological heterogeneity of the studies included did not allow a meta-analysis of the findings. In conclusion, higher physical fitness levels were associated with lower risk of hospitalization, intensive care admissions, and mortality rates among patients with COVID-19.
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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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».