Impact of COVID-19 on liver function: results from an internal medicine unit in Northern Italy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Little is known regarding coronavirus disease 2019 (COVID-19) clinical spectrum in non-Asian populations. We herein describe the impact of COVID-19 on liver function in 100 COVID-19 consecutive patients (median age 70 years, range 25–97; 79 males) who were admitted to our internal medicine unit in March 2020. We retrospectively assessed liver function tests, taking into account demographic characteristics and clinical outcome. A patient was considered as having liver injury when alanine aminotransferase (ALT) was > 50 mU/ml, gamma-glutamyl transpeptidase (GGT) > 50 mU/ml, or total bilirubin > 1.1 mg/dl. Spearman correlation coefficient for laboratory data and bivariable analysis for mortality and/or need for intensive care were assessed. A minority of patients (18.6%) were obese, and most patients were non- or moderate-drinkers (88.5%). Liver function tests were altered in 62.4% of patients, and improved during follow-up. None of the seven patients with known chronic liver disease had liver decompensation. Only one patient developed acute liver failure. In patients with altered liver function tests, PaO 2 /FiO 2 < 200 was associated with greater mortality and need for intensive care (HR 2.34, 95% CI 1.07–5.11, p = 0.033). To conclude, a high prevalence of altered liver function tests was noticed in Italian patients with COVID-19, and this was associated with worse outcomes when developing severe acute respiratory distress syndrome.
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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 | 0,031 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».