Characteristics and Outcomes of People With Gout Hospitalized Due to COVID-19: Data From the COVID-19 Global Rheumatology Alliance Physician-Reported Registry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>Objective:</strong> To describe people with gout who were diagnosed with coronavirus disease 2019 (COVID-19) and hospitalized and to characterize their outcomes.</p>\n<p><strong>Methods:</strong> Data on patients with gout hospitalized for COVID-19 between March 12, 2020, and October 25, 2021, were extracted from the COVID-19 Global Rheumatology Alliance registry. Descriptive statistics were used to describe the demographics, comorbidities, medication exposures, and COVID-19 outcomes including oxygenation or ventilation support and death.</p>\n<p><strong>Results:</strong> One hundred sixty-three patients with gout who developed COVID-19 and were hospitalized were included. The mean age was 63 years, and 85% were male. The majority of the group lived in the Western Pacific Region (35%) and North America (18%). Nearly half (46%) had two or more comorbidities, with hypertension (56%), cardiovascular disease (28%), diabetes mellitus (26%), chronic kidney disease (25%), and obesity (23%) being the most common. Glucocorticoids and colchicine were used pre-COVID-19 in 11% and 12% of the cohort, respectively. Over two thirds (68%) of the cohort required supplemental oxygen or ventilatory support during hospitalization. COVID-19-related death was reported in 16% of the overall cohort, with 73% of deaths documented in people with two or more comorbidities.</p>\n<p><strong>Conclusion:</strong> This cohort of people with gout and COVID-19 who were hospitalized had high frequencies of ventilatory support and death. This suggests that patients with gout who were hospitalized for COVID-19 may be at risk of poor outcomes, perhaps related to known risk factors for poor outcomes, such as age and presence of comorbidity.</p>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle