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Enregistrement W4386192192 · doi:10.14740/gr1639

<i>Clostridioides difficile</i> Infection in COVID-19 Hospitalized Patients: A Nationwide Analysis

2023· article· en· W4386192192 sur OpenAlexvenueno aff
Xheni Deda, Khaled Elfert, Mustafa Gandhi, Alexander Malik, Esraa Elromisy, Nehemias Guevara, Suresh Kumar Nayudu, Matthew L. Bechtold

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClostridioidesContext (archaeology)Charlson comorbidity indexComorbidityInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Logistic regressionMultivariate analysisEmergency medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Clostridioides difficile infection (CDI) is a significant healthcare-associated infection with implications for patient morbidity, mortality, and healthcare costs. However, the connection between CDI and coronavirus disease 2019 (COVID-19) infection and its influence on patient outcomes remain uncertain. This study aimed to examine the association between CDI and COVID-19, specifically investigating whether CDI worsens outcomes in patients with COVID-19. By utilizing the extensive National Inpatient Sample (NIS) database and analyzing pertinent factors, this research endeavored to enhance our understanding of CDI within the context of COVID-19. Methods: The NIS database was searched for adult patients hospitalized with a primary diagnosis of COVID-19 infection in 2020. Patients with a secondary diagnosis of CDI were identified and separated into two groups based on CDI status. Baseline characteristics, Charlson Comorbidity Index (CCI), and outcomes were compared between the two groups using Chi-square and t -tests. Multivariate logistic and linear regressions were performed for the identification of independent predictors of CDI and mortality. Results: A total of 1,045,125 COVID-19 hospitalizations were included, of which 4,920 had a secondary diagnosis of CDI. Patients with CDI and COVID-19 were older (mean age 69.9 vs. 64.2 years; P < 0.001), more likely to be female (54.1% vs. 47.1%; P < 0.001) and white (60% vs. 52.4%; P < 0.001). The CDI and COVID-19 group had a longer length of stay (14.1 vs. 7.42 days; P < 0.001), higher total hospital costs ($42,336 vs. $18,974; P < 0.001), and higher inpatient mortality (21.6% vs. 11%; P < 0.001) compared to the COVID-19 group without CDI. Patients in the CDI and COVID-19 group had a higher CCI score (51.7% with a score of 3 or more vs. 27.7%; P < 0.001), indicating a higher comorbidity burden. Multivariate logistic regression analysis revealed CDI was independently associated with increased mortality (odds ratio (OR) 1.37; P = 0.001) and showed that the female gender and several pre-existing comorbidities were associated with a higher likelihood of CDI. Conclusion: CDI is independently associated with increased mortality in patients admitted with COVID-19 infection. Female gender and several pre-existing comorbidities are independent predictors of CDI in COVID-19 patients. Gastroenterol Res. 2023;16(4):234-239 doi: https://doi.org/10.14740/gr1639

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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