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Enregistrement W4415571201 · doi:10.1007/s40121-025-01249-5

Specialist Healthcare Intervention and Follow-up Trends in Post-Acute COVID-19 Hospitalization as Compared to Other Respiratory Infections

2025· article· en· W4415571201 sur OpenAlexaff
Marta Colaneri, Alessia Antonella Galbussera, Mauro Tettamanti, Massimo Puoti, Giulia Maria Marchetti, Simone Piva, Pierluigi Plebani, Mario Raviǵlione, Andrea Gori, Alessandra Bandera, Alessandro Nobili

Notice bibliographique

RevueInfectious Diseases and Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesFondazione Cariplo
Mots-clésIntervention (counseling)Health careRespiratory systemRespiratory careSpecialist careHealthcare system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Post-acute sequelae of COVID-19, often referred to as "long COVID," have raised concerns about increased healthcare utilization following hospitalization. Whether these patterns differ significantly from those observed after other acute respiratory infections (ARIs) remains unclear. This study aimed to compare post-discharge healthcare use between patients hospitalized for COVID-19 and those with other ARIs in Lombardy, Italy. METHODS: We conducted a population-based cohort study using 2021 administrative healthcare data from the Lombardy Region. Patients aged ≥ 40 years hospitalized for COVID-19 or other ARIs were followed for 12 months post-discharge. We evaluated specialist consultations, rehospitalizations, diagnostic testing, and new chronic drug treatment initiations. Logistic regression models adjusted for age, sex, and comorbidities (Drug-Derived Complexity Index) were used to assess differences. RESULTS: Among 57,795 patients, 35,458 were hospitalized for COVID-19 and 21,375 for other ARIs. Patients with COVID-19 were younger and had lower comorbidity burden and post-discharge mortality (10.7% vs. 33.5%). A higher proportion received at least one specialist visit (75.8% vs. 70.3%), though with a longer median time to first visit (63 vs. 45 days, p < 0.0001). Patients with COVID-19 had more frequent imaging and spirometry but initiated fewer chronic drug treatments overall. However, a higher prescription rate for antidiabetics (OR 1.42), psychoanaleptic (OR 1.21), and genitourinary/hormonal drugs (OR 1.29) emerged after COVID-19 hospitalizations: this rate remained statistically higher for antidiabetics even after excluding subjects who died in the year following discharge. Hospitalizations for causes other than COVID-19 were more frequent in patients with ARI. CONCLUSIONS: Compared to other ARIs, COVID-19 survivors exhibited distinct post-discharge healthcare patterns, with delayed but focused specialist care and selective increases in diagnostic and pharmacological interventions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,865

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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