Analyse d’ensemble des complications de la COVID-19 : étude d’auto-appariement pré- et post-exposition
Bibliographic record
Abstract
CONTEXTE: De nombreuses études sur les complications de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) ont reposé sur des séries de cas et de petites cohortes qui ne permettaient pas d’établir un lien causal avec la COVID-19 ni d’estimer les risques dans les différents milieux de soins. Nous avons voulu étudier toutes les complications possibles de la COVID-19 afin de confirmer les complications précédemment déclarées et d’identifier de potentielles complications encore inconnues. MÉTHODES: À partir des données sur les demandes de remboursement de frais médicaux aux États-Unis, nous avons comparé la fréquence de tous les codes de diagnostic de la Classification internationale des maladies, 10e révision, modification clinique (CIM-10-MC) enregistrés avant et après le déclenchement de la pandémie de COVID-19 dans un modèle d’auto-appariement pré- et post-exposition. Nous avons inclus les patients ayant reçu un diagnostic de COVID-19 entre le 1er mars 2020 et le 30 avril 2020, et calculé les estimations de risque et les rapports de cotes (RC) pour le lien avec la COVID-19 de chaque code de diagnostic de la CIM-10-MC. RÉSULTATS: Sur les 1724 codes de diagnostic de la CIM-10-MC attribués à 70 288 patients atteints de COVID-19, 69 étaient significativement liés à la COVID-19. Les diagnostics étroitement liés à la COVID-19 et comportant un risque absolu élevé comprenaient la pneumonie virale (RC 177,63; intervalle de confiance [IC] à 95 % 147,19–214,37; risque absolu 27,6 %), l’insuffisance respiratoire (RC 11,36; IC à 95 % 10,74–12,02; risque absolu 22,6 %), l’insuffisance rénale aiguë (RC 3,50; IC à 95 % 3,34–3,68; risque absolu 11,8 %) et la sepsie (RC 4,23; IC à 95 % 4,01–4,46; risque absolu 10,4 %). Les diagnostics étroitement liés à la COVID-19, mais comportant un risque absolu faible comprenaient la myocardite (RC 8,17; IC à 95 % 3,58–18,62; risque absolu 0,1 %), la coagulation intravasculaire disséminée (RC 11,83; IC à 95 % 5,26–26,62; risque absolu 0,1 %) et le pneumothorax (RC 3,38; IC à 95 % 2,68–4,26; risque absolu 0,4 %). INTERPRÉTATION: Nous avons confirmé et établi les estimations du risque de plusieurs complications de la COVID-19. Ces résultats pourraient orienter le pronostic, les décisions thérapeutiques et les conseils aux patients.
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 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".