Methanol toxicity outbreak: when fear of COVID-19 goes viral
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To characterize the causes of marked elevation of C-reactive protein (CRP) levels, investigate patient outcomes, and examine factors that might influence the CRP response. Design Health records were used to retrospectively determine patient characteristics, diagnoses, and outcomes over a 2-year period (2012 to 2013). Setting A large referral centre in Moncton, NB. Participants Adult inpatients and outpatients with a CRP level above 100 mg/L. Main outcome measures Differences among the CRP distributions of various diagnosis categories were examined using Kruskal-Wallis tests, and factors affecting outcomes were examined using Fisher exact tests. Results Over the 2-year period, 1260 CRP levels (839 patients; 3.1% of all tests) were above 100 mg/L (range 100.1 to 576.0 mg/L). The mean age was 63 years (range 18 to 101) and 50.2% of patients were men. Infection was the most prevalent cause (55.1%), followed by rheumatologic diseases (7.5%), multiple causes (5.6%), other inflammatory conditions (5.4%), malignancy (5.1%), drug reactions (1.7%), and other conditions (2.0%). A diagnosis could not be established in 17.6% of cases. On average, infections caused higher peak CRP levels (W = 34 519, P < .001) and infection was present in 88.9% of cases with CRP levels greater than 350 mg/L. Rheumatologic causes were associated with only 5.6% of CRP levels above 250 mg/L. The overall mortality was 8.6% and was higher in patients with malignancy (37.0%), multiple diagnoses (21.0%), and leukopenia (20.7%, P = .002). Conclusion Most patients had infections and the proportion of patients with infections increased with the level of CRP, although many diagnoses were associated with markedly elevated CRP levels. These data could help guide health care professionals in the evaluation and management of these patients.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».