Cardiovascular Disorders as a Risk Factor for Severe Covid-19: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesThis systematic review examined the relationship between cardiovascular disorders and severe COVID-19 outcomes.The study aimed to quantify the extent to which individuals with cardiovascular disorders are at risk of developing severe COVID-19 compared to those without these conditions. MethodologyA comprehensive search was conducted across PubMed, ScienceDirect, Google Scholar, and the Cochrane Library databases.Keywords used included "COVID-19," "SARS-CoV-2," "coronavirus," "cardiovascular disorders," "hypertension," "coronary artery disease," "heart failure," "atrial fibrillation," "risk factor," and "severe."The search was limited to articles published between 2020 and 2023 and written in English.The quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa quality assessment tool. ResultsAn initial search identified 3,059 studies (Google Scholar = 1,073; ScienceDirect = 752; PubMed = 1,234).After applying the eligibility criteria, 37 articles were selected for inclusion.Individuals with cardiovascular disorders were found to be significantly more likely to experience severe COVID-19 outcomes, with an odds ratio (OR) of 1.88 (95% CI: 1.32-2.70)for hospitalization and an OR of 3.576 (95% CI: 1.694-7.548)mortality.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».