Impact of the COVID-19 pandemic on non-COVID-19 community-acquired pneumonia: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic could impact frequency and mortality of non-COVID-19 community-acquired pneumonia (CAP). Changes in frequency, patient mix, treatment and organ dysfunction could cascade together to increase mortality of CAP during compared with pre-COVID-19. METHODS: Hospitalised CAP patients at St. Paul's Hospital, Vancouver, Canada pre-COVID-19 (fiscal years 2018/2019 and 2019/2020) and during COVID-19 pandemic (2020/2021 and 2021/2022) were evaluated. RESULTS: In 5219 CAP patients, there was no significant difference prepandemic versus during pandemic in mean age, gender and Charlson Comorbidity Score. However, hospital mortality increased significantly from pre-COVID-19 versus during COVID-19 (7.5% vs 12.1% respectively, (95% CI for difference: 3.0% to 6.3%), p<0.001), a 61% relative increase, coincident with increases in ICU admission (18.3% vs 25.5%, respectively, (95% CI for difference: 5.0% to 9.5%) p<0.001, 39% relative increase) and ventilation (12.7% vs 17.5%, respectively, (95% CI for difference: 2.8% to 6.7%) p<0.001, 38% relative increase). Results remained the same after regression adjustment for age, sex and Charlson score. CAP hospital admissions decreased 27% from pre-COVID-19 (n=1349 and 1433, 2018/2019 and 2019/2020, respectively) versus the first COVID-19 pandemic year (n=1047 in 2020/2021) then rose to prepandemic number (n=1390 in 2021/2022). During prepandemic years, CAP admissions peaked in winter; during COVID-19, the CAP admissions peaked every 6 months. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: This is the first study to show that the COVID-19 pandemic was associated with increases in hospital mortality, ICU admission and invasive mechanical ventilation rates of non-COVID-19 CAP and a transient, 1-year frequency decrease. There was no winter seasonality of CAP during the COVID-19 pandemic era. These novel findings could be used to guide future pandemic planning for CAP hospital care.
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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 | 0,067 | 0,345 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».