Evaluation Of Cardiovascular Complications In Patients With COVID ۱۹ Admitted In Two Teaching Hospitals In North Of Iran During Three Months
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 205
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_INTJMI-10-4_019
تاریخ نمایه سازی: 24 بهمن 1400
چکیده مقاله:
Background: COVID-۱۹ patients with cardiovascular underlying disease have more severe problems.
Methods and Materials: This is a retrospective descriptive-analytical cross-sectional study based on the information in patients' medical records. From March ۲۰۲۰ to the end of April, patients with COVID ۱۹ hospitalized in Razi and Fatemeh Zahra teaching hospitals were included in the study.
Results: In this study, ۱۵۰۱ patients were evaluated. Patients ranged in age from ۲۱ to ۷۶ years with a mean and standard deviation of ۵۴±۱۸.۴ which ۷۶۶ cases (۵۱.۰%) were female. Forty cases (۲.۷%) developed a severe form of the disease, and ۱۴۶۱ cases (۹۷.۳%) had a mild form of COVID-۱۹. The final diagnosis of a heart disorders was acute myocarditis in ۵.۷%, arrhythmia in ۹.۵% and myocardial infarction in ۳.۶% cases respectively, which also had a statistically significant difference between severe and mild groups P<۰.۰۰۰۱.
Conclusion: Underlying cardiovascular diseases are associated with a higher severity in COVID-۱۹ patients.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Narges Najafi
Associate Professor, Antimicrobial Resistance Research Center, Communicable Diseases Institute, Mazandaran University of Medical Sciences, Sari, Iran
Mousa Javadian
Resident of Infectious Diseases and Tropical Medicine , Antimicrobial Resistance Research Center, Communicable Diseases Institute, Mazandaran University of Medical Sciences, Sari, Iran
Alireza Davoudi
Associate Professor, Antimicrobial Resistance Research Center, Communicable Diseases Institute, Mazandaran University of Medical Sciences, Sari, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :