One-Year Mortality and Hospital Readmission in Survivors of COVID-19 Critical Illness—A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate 1-year outcomes (mortality, and recurrent hospital and ICU readmission) in adult survivors of COVID-19 critical illness compared with survivors of critical illness from non-COVID-19 pneumonia. DESIGN: Population-based retrospective observational cohort study. SETTING: Province of Ontario, Canada. PATIENTS: Six thousand ninety-eight consecutive adult patients (≥ 18 yr old) from 102 centers, admitted to ICU with COVID-19 (from January 1, 2020, to March 31, 2022), and surviving to hospital discharge. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The primary outcome was 1-year mortality. We also evaluated the number of emergency department (ED) visits, hospital readmissions, and ICU readmissions over this same time period. We compared patients using overlap propensity score-weighted, cause-specific proportional hazard models. Mean age was 59.6 years and 38.5% were female. Of these patients, 1610 (26.4%) and 375 (6.1%) were readmitted to hospital and ICU, respectively, and 917 (15.0%) died within 1 year. Compared with survivors of critical illness from non-COVID-19 pneumonia ( n = 2568), those who survived COVID-19 critical illness had a lower risk of ED visit (hazard ratio [HR], 0.65 [95% CI, 0.60-0.71]), hospital readmission (HR, 0.56 [95% CI, 0.51-0.62]), ICU readmission (HR, 0.44 [95% CI, 0.37-0.53]), and mortality (HR, 0.67 [95% CI, 0.58-0.78]) within 1 year. CONCLUSIONS: Risk of ED visit, hospital readmission, ICU readmission, and mortality within 1 year of discharge among survivors of COVID-19 critical illness was lower than survivors of critical illness from non-COVID-19 pneumonia.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».