Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe acute respiratory syndrome (SARS) is caused by a novel coronavirus. It may progress to respiratory failure, and a significant proportion of patients die. Preliminary data suggest that a high viral load of the SARS coronavirus is associated with adverse outcomes in the intensive care unit, but the relation of viral load to survival is unclear. METHODS: We prospectively studied an inception cohort of 133 patients with virologically confirmed SARS who were admitted to 2 general acute care hospitals in Hong Kong from Mar. 24 to May 4, 2003. The patients were followed until death or for a minimum of 90 days. We used Cox proportional hazard modelling to analyze potential predictors of survival recorded at the time of presentation, including viral load from nasopharyngeal specimens (measured by quantitative reverse transcriptase polymerase chain reaction [PCR] of the SARS-associated coronavirus). RESULTS: Thirty-two patients (24.1%) met the criteria for acute respiratory distress syndrome, and 24 patients (18.0%) died. The following baseline factors were independently associated with worse survival: older age (61-80 years) (adjusted hazard ratio [HR] 5.24, 95% confidence interval [CI] 2.03-13.53), presence of an active comorbid condition (adjusted HR 3.36, 95% CI 1.44-7.82) and higher initial viral load of SARS coronavirus, according to quantitative PCR of nasopharyngeal specimens (adjusted HR 1.21 per log10 increase in number of RNA copies per millilitre, 95% CI 1.06-1.39). INTERPRETATION: We found preliminary evidence that higher initial viral load is independently associated with worse prognosis in SARS. Mortality data for patients with SARS should be interpreted in light of age, comorbidity and viral load. These considerations will be important in future studies of SARS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,112 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».