Methanol toxicity outbreak: when fear of COVID-19 goes viral
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Abstract</h3> <h3>Objective</h3> 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. <h3>Design</h3> Health records were used to retrospectively determine patient characteristics, diagnoses, and outcomes over a 2-year period (2012 to 2013). <h3>Setting</h3> A large referral centre in Moncton, NB. <h3>Participants</h3> Adult inpatients and outpatients with a CRP level above 100 mg/L. <h3>Main outcome measures</h3> 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. <h3>Results</h3> 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 (<i>W</i> = 34 519, <i>P</i> < .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%, <i>P</i> = .002). <h3>Conclusion</h3> 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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 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 ».