Severe outcomes and length of stay among people with schizophrenia hospitalized for COVID-19: A population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Hypothesis Schizophrenia is associated with substantial physical and psychiatric comorbidities that increase the risk of severe outcomes in COVID-19 infection. However, few studies have examined the differences in care and outcomes among people with schizophrenia throughout the pandemic. We hypothesized that rates of in-hospital mortality, admission to the intensive care unit (ICU), and length of stay differed among people with and without schizophrenia. Study Design We conducted a population-based retrospective cohort study using administrative health data from Ontario, Canada that included individuals hospitalized for COVID-19 between February 2020 and October 2023. We compared mortality, ICU admission, and length of stay using regression models adjusted for age, sex, comorbidities, vaccination status, and sociodemographic characteristics. Study Results We evaluated 66,959 hospital admissions, 4.3% (2,884) of which involved people with schizophrenia. People with schizophrenia had a significantly decreased rate of ICU admission (adjusted OR: 0.74, [0.67, 0.82]), a longer length of stay (adjusted RR: 1.25, [1.21, 1.30]), but a similar risk of mortality (adjusted OR: 1.09, [0.98, 1.22]) as people without schizophrenia. Age modified the relationship between schizophrenia and ICU admission. People with schizophrenia aged 60-75 were substantially less likely to be admitted to the ICU relative to those without (18.4% vs. 26.5%, p < .001). Conclusions Our findings underscore disparities in care among people with and without schizophrenia. These disparities vary by age and suggest that people with schizophrenia may not be receiving the same level of care as people without schizophrenia hospitalized for COVID-19.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».