Clinical Features of Fatalities in Patients With COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has spread to over 213 countries and territories. We sought to describe the clinical features of fatalities in patients with severe COVID-19. METHODS: We conducted an Internet-based retrospective cohort study through retrieving the clinical information of 100 COVID-19 deaths from nonduplicating incidental reports in Chinese provincial and other governmental websites between January 23 and March 10, 2020. RESULTS: Approximately 6 of 10 COVID-19 deaths were males (64.0%). The average age was 70.7 ± 13.5 y, and 84% of patients were elderly (over age 60 y). The mean duration from admission to diagnosis was 2.2 ± 3.8 d (median: 1 d). The mean duration from diagnosis to death was 9.9 ± 7.0 d (median: 9 d). Approximately 3 of 4 cases (76.0%) were complicated by 1 or more chronic diseases, including hypertension (41.0%), diabetes (29.0%) and coronary heart disease (27.0%), respiratory disorders (23.0%), and cerebrovascular disease (12.0%). Fever (46.0%), cough (33.0%), and shortness of breath (9.0%) were the most common first symptoms. Multiple organ failure (67.9%), circulatory failure (20.2%), and respiratory failure (11.9%) are the top 3 direct causes of death. CONCLUSIONS: COVID-19 deaths are mainly elderly and patients with chronic diseases especially cardiovascular disorders and diabetes. Multiple organ failure is the most common direct cause of death.
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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 | 0,002 | 0,042 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».