Impacto da COVID-19 na gravidade e prognóstico de indivíduos com obesidade: uma revisão sistemática
Bibliographic record
Abstract
INTRODUÇÃO: A maioria dos pacientes com obesidade apresenta resistência à insulina e hiperatividade do sistema renina-angiotensina-aldosterona, o que pode estar relacionado aos piores resultados perante infecção pelo SARS-CoV 2. Além disso, a enzima conversora de angiotensina 2 tem maior expressão no tecido adiposo quando comparado com o pulmão, sendo suscetível a invasão do vírus nos adipócitos tornando-o um importante reservatório viral permitindo propagação para demais órgãos. OBJETIVO: Identificar se a obesidade pode ser preditor de maior gravidade e pior prognóstico da Doença do Coronavírus 2019 (COVID-19). MATERIAIS E MÉTODOS: Revisão sistemática sob o código PROSPERO CRD42020200617 com estudos observacionais através das bases de dados PubMed, Portal Regional da BVS, SciELO, Science Direct e Cochrane, e buscas manuais por meio do cruzamento “Prognosis" OR “Patient Acuity” AND "Coronavirus Infections" AND "Obesity”. Foram incluídos estudos observacionais que avaliaram o impacto da COVID-19 em indivíduos com obesidade de ambos os sexos que apresentaram pontuação ?7 na escala Newcastle-Ottawa. RESULTADOS: Foram incluídos 9 estudos totalizando uma amostra de 179.047 pacientes adultos com idade entre 18 a 80 anos, com IMC mínimo <24 kg/m2 e máximo >35 kg/m2. Verificou-se que indivíduos com obesidade apresentam aumento das taxas de admissão de cuidados agudos e críticos, necessidade ventilação mecânica invasiva (VMI), pneumonia e desenvolvem COVID-19 grave, aumentando assim seu tempo de permanência hospitalar. CONCLUSÃO: Indivíduos com obesidade desenvolvem maior gravidade e pior prognóstico da COVID-19, visto que apresentam aumento das taxas de admissão de cuidados agudos e críticos, necessidade de VMI, tempo de permanência hospitalar, gravidade e letalidade.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".