メキシコにおけるCOVID-19の解析: 重症度の予測【JST・京大機械翻訳】

Martinez-Martinez Marco Ulises; Martinez-Martinez Marco Ulises; Alpizar-Rodriguez Deshire; Flores-Ramirez Rogelio; Portales-Perez Diana Patricia; Soria-Guerra Ruth Elena; Perez-Vazquez Francisco; Martinez-Gutierrez Fidel; Martinez-Gutierrez Fidel

文献

J-GLOBAL ID：202202211996160449 整理番号：22A0803575

メキシコにおけるCOVID-19の解析: 重症度の予測【JST・京大機械翻訳】

An Analysis COVID-19 in Mexico: a Prediction of Severity

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資料名：
巻： 37 号： 3 ページ： 624-631 発行年： 2022年
JST資料番号： W4586A ISSN： 0884-8734 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

背景:コロナウイルス病2019(COVID-19)は,ほとんどの場合,軽度の疾患を引き起こす。COVID-19関連死亡率と病院ベッドと換気装置の需要の予測は,国の資源を比べるために重要である。【目的】メキシコにおけるCOVID-19の重症度と関連する因子を評価し,メキシコにおけるCOVID-19感染患者における重症度を予測するスコアを開発し,検証した。デザイン:後向きコホート。参加者は,メキシコにおける最初のワクチン適用の前に,COVID-19を含む1,435,316人の患者を含んだ;725,289(50.5%)は男性であった;患者の平均年齢(標準偏差(SD))は43.9(16.9)歳であった;21.7%の患者は,入院,死亡または両方のため,重度のCOVID-19と考えられた。主な方法:人口統計学的変数,喫煙状態,妊娠および共存症を評価した。変数の後方選択を用いて,COVID-19の重症度を予測するモデルを導き,検証した。重要な結果:COVID-19重症度の確率(検証コホート=82.4%の曲線下面積)を予測することができる14の主変数,スプライン,および相互作用を有するロジスティック回帰モデルを開発した。結論:メキシコ患者におけるCOVID-19の重症度を予測する新しいモデルを開発した。本モデルは疫学と医学決定に役立つ。Copyright Society of General Internal Medicine 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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著者キーワード (4件)： , , ,

循環系の臨床医学一般 , 感染症・寄生虫症一般

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