Evaluating Hospital Admission Data as Indicators of COVID-19 Severity: A National Assessment in Qatar
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accurately assessing SARS-CoV-2 infection severity is essential for understanding the health impact of the infection and evaluating the effectiveness of interventions. This study investigated whether SARS-CoV-2-associated hospitalizations can reliably measure true COVID-19 severity. Methods: The diagnostic accuracy of SARS-CoV-2-associated acute care and ICU hospitalizations as indicators of infection severity was assessed in Qatar from 6 September 2021 to 13 May 2024. WHO criteria for severe, critical, and fatal COVID-19 served as the reference standard. Two indicators were assessed: (1) any SARS-CoV-2-associated hospitalization in acute care or ICU beds and (2) ICU-only hospitalizations. Results: A total of 644 176 SARS-CoV-2 infections were analyzed. The percent agreement between any SARS-CoV-2-associated hospitalization (acute care or ICU) and WHO criteria was 98.7% (95% confidence interval (CI), 98.6-98.7); however, Cohen's kappa was only 0.17 (95% CI, 0.16-0.18), indicating poor agreement. Sensitivity, specificity, PPV, and negative predictive value were 100% (95% CI, 99.6-100), 98.7% (95% CI, 98.6-98.7), 9.7% (95% CI, 9.1-10.3), and 100% (95% CI, 100-100), respectively. For SARS-CoV-2-associated ICU-only hospitalizations, the percent agreement was 99.8% (95% CI, 99.8-99.9), with a kappa of 0.47 (95% CI, 0.44-0.50), indicating fair-to-good agreement. Sensitivity, specificity, PPV, and negative predictive value were 46.6% (95% CI, 43.4-49.9), 99.9% (95% CI, 99.9-99.9), 47.9% (95% CI, 44.6-51.2), and 99.9% (95% CI, 99.9-99.9), respectively. Conclusions: Generic hospital admissions are unreliable indicators of COVID-19 severity, whereas ICU admissions are somewhat more accurate. The findings demonstrate the importance of applying specific, robust criteria-such as WHO criteria-to reduce bias in epidemiological and vaccine effectiveness studies.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».