A systematic review and meta-analysis on the prevalence and impact of coronary artery disease in hospitalized COVID-19 patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: COVID-19 accounts for more than half a billion deaths globally. The clinical manifestations may vary in due course. Despite several studies aimed at determining the extent to which the disease's severity and mortality remain high when combined with other comorbidities, more research is required. Therefore, this review aimed to measure the pooled prevalence of coronary artery disease (CAD) among COVID-19 patients, specifically those with a history of CAD. Additionally, we aim to assess the association between mortality due to CAD and the severity of COVID-19 among hospitalized patients. Method: A comprehensive search in PubMed, Web of Science, the Cochrane Library, and the WHO COVID-19 database was conducted. English studies with original data on CAD, mortality, and ARDS among COVID-19 patients were included. PRISMA guidelines were followed. Results: Among the 2007 identified articles, 76 studies met the inclusion criteria. The pooled prevalence of CAD among COVID-19 patients was 14.4%(95% CI: 12.7-16.2). The highest prevalence was observed in European studies at 18.2%(95% CI: 13.3-24.2), while the lowest was in Asian studies at 10.4% (95% CI: 6.4-16.3). Participants with concurrent CAD at the time of hospital admission had twice the odds of mortality due to COVID-19 (2.64 [95% CI: 2.30-3.04]) with moderate heterogeneity (I2 = 45%, p < 0.01). Hospitalized COVID-19 patients with CAD had a 50% higher risk of ARDS (95% CI: 0.62-3.66), but this difference was not statistically significant. Conclusion: Although our analysis revealed evidence for a relationship between concurrent CAD at the time of hospital admission and mortality from COVID-19, however, global variation in health infrastructure, limitations of data reporting, and the effects of emerging variants must be considered in future investigations.
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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 | 0,003 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| 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 ».