Prevalence of Obesity and its Effects in Patients With COVID-19: A Systematic Review and Meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an emerging infectious disease worldwide. Obesity has been proven to increase the susceptibility of an individual to infections, but the relationship between obesity and COVID-19 is still unclear. This study aimed to conduct a systematic review and meta-analysis of the prevalence of obesity and its effects in patients with COVID-19. Methods: Web of Science, PubMed and Embase were searched for English language studies up to May 22, 2020. We used a random or fixed-effects model to calculate pooled prevalence rates and odds ratio (OR) with 95% confidence intervals (CI). Results: Twelve studies with a total of 14 364 patients met the inclusion criteria. The pooled prevalence of obesity in patients with COVID-19 was 32.0% (95% CI, 26%-38%, P < .001). The prevalence of obesity in ICU COVID-19 patients were 37.0% (95% CI, 29%-46%, P < .001). Comparing between obese and non-obese patients, the meta-analysis showed that obesity was an important risk factor associated with COVID-19 patients needed for ICU care (OR: 1.36, 95% CI 1.22-1.52, P < .001). Conclusion: Obesity was highly prevalent (32.0%) in patients with COVID-19, especially in ICU patients (37.0%), and was an important risk factor for COVID-19 patients needed for ICU care.
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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 | 0,002 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle