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Enregistrement W7045902529

“Características clínicas y mortalidad de pacientes COVID-19 en áreas geográficas de gran altitud y muy gran altitud de 2020 a 2022: una revisión sistemática”

2023· dissertation· es· W7045902529 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuerenati · 2023
Typedissertation
Languees
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatistical analysisWeb site
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La relación entre las adaptaciones fisiológicas a la altura y la infección por
\nSARS-CoV-2 aún no está clara. En el esfuerzo de poder responder a esta pregunta, múltiples
\nautores han realizado diferentes estudios y análisis para encontrar una respuesta satisfactoria
\ncon resultados ambiguos y contrastados. Por esta razón realizamos una revisión sistemática
\ncon metaanálisis sobre el efecto de la altura en la mortalidad, incidencia y características
\nclínicas y laboratoriales del COVID-19 para evaluar la evidencia disponible.
\nMetodología: Bases de datos electrónicas (PubMed/Medline, Scopus, Scielo, Lilacs,
\nEmbase) fueron revisadas usando los términos: ‘COVID-19’, ‘SARS-CoV-2’, ‘Coronavirus19’ ‘High altitude’, ‘morbidity’, ‘mortality’, ‘clinical characteristics’. El procedimiento de
\nla revisión se adhirió a las prácticas sugeridas por la guía PRISMA, iniciando la selección a
\ntítulo y resumen, luego a texto completo; ambos procedimientos realizados usando la
\naplicación web Rayyan, de forma duplicada e independiente. La extracción se realizó usando
\nMicrosoft Excel 365, y el análisis estadístico se realizó usando el Software STATA 17. Los
\nmetaanálisis se realizaron usando los modelos de efectos aleatorios y la valoración del riesgo
\nde sesgo se realizó usando el score Newcastle Ottawa para estudios observacionales
\n(transversales y estudios de cohorte/casos controles).
\nResultados: La estrategia de búsqueda obtuvo 314 artículos, de los cuales fueron
\nseleccionados 54 artículos. Los 54 estudios fueron 7 cartas al editor, 2 series de caso, 3
\ncohortes prospectivas, 8 cohortes retrospectivas, 1 estudios ecológicos y 32 estudios
\ntransversales. La mayoría de los artículos (34 artículos) tuvieron un alto riesgo de sesgo y
\nde estos, 18 fueron publicados en Perú. La incidencia combinada de COVID-19 en altura fue
\nde 36.2% y la tasa de mortalidad combinada en altura fue de 16.9%. Un total de 15 artículos
\nreportaron una correlación significativa entre mortalidad y COVID-19. Las características
\nclínicas del COVID-19 en altura más reportadas fueron la fiebre (44.7%) y la tos (48.7%).
\n2
\nRespecto a las características laboratoriales del COVID-19 en altura, no se encontró
\ncorrelación significativa entre la carga viral en altura y no altura.
\nDiscusión: La mayoría de los estudios encontrados sugieren un rol protector de la altura con
\nrespecto a la mortalidad por COVID-19, después de controlar para factores como sexo,
\ndensidad poblacional, y migración. Sin embargo, es necesario tomar con precaución la
\nafirmación anterior debido al alto riesgo de sesgo de los estudios incluidos. La mayor
\ndiferencia de las características clínicas en zonas de altura es la mayor frecuencia de fiebre.
\nLas características laboratoriales no presentaron diferencias entre zonas de altura y no altura.
\nConclusión: La altura se perfila como un factor protector para la mortalidad por COVID19, sin embargo, es necesario tomar con precaución esta afirmación debido al alto riesgo de
\nsesgo de los estudios incluidos.
\nPalabras clave: “COVID-19”, “SARS-CoV-2”, “Altura”, “Gran altitud”

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,335 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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