Risk factors for COVID-19 and their association with mortality in Ecuadorian patients admitted to the ICU: A retrospective cohort multicentric study
Notice bibliographique
Résumé
Several risk factors were associated with mortality in patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) infection in intensive care units (ICU). We assessed the effect of risk factors related to the characteristics and clinical history of the population, laboratory test results, drug management, and type of ventilation on the probability of survival/discharge from the ICU. A retrospective cohort multicentric study of adults with COVID-19 admitted to the ICU between March 2020 and December 2021. Data were collected from 6 hospitals in 5 cities in Ecuador. The primary outcome was ICU survival/discharge. Survival analysis was conducted using semi-parametric Cox proportional hazards models. Of those admitted to the ICU with COVID-19, (n = 991), mean age was 56.76 ± 13.14, and 65.9% were male. Regarding the primary outcome, 51.1% (n = 506) died and 48.9% (n = 485) survived. Of the group that died, their mean age was higher than the survivors (60.7 vs 52.60 years, respectively), and they had a higher prevalence of comorbidities such as arterial hypertension (37.2% vs 20.4%, respectively) and diabetes mellitus (26.9% vs 15.7%, respectively), with P < .001. In ventilatory management, 32.7% of patients used noninvasive ventilation and high-flow nasal cannula, and 67.3% required invasive ventilatory support. After adjusting for confounders, Cox regression analysis showed that patients were less likely to be discharged alive from the ICU if they met the following conditions: arterial hypertension (hazard ratio [HR] = 0.83 95% CI 0.723-0.964), diabetes mellitus (HR = 0.80 95% CI 0.696-0.938), older than 62 years (HR = 0.86 95% CI 0.790-0.956), obese (body mass index ≥ 30) (HR = 0.78 95% CI 0.697-0.887), 1 unit increase in SOFA score (HR = 0.94 95% CI 0.937-0.961), PaO2/FiO2 ratio <100 mm Hg (HR = 0.84 95% CI 0.786-0.914), and the use of invasive mechanical ventilation (HR = 0.68 95% CI 0.614-0.769). Risk factors associated with increased mortality were older age, obesity, arterial hypertension, and diabetes. Factors such as male gender, chronic obstructive pulmonary disease, acute kidney injury, and cancer reported in other investigations did not have the same effect on mortality in our study.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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; 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 ».