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Enregistrement W3044843675 · doi:10.1101/2020.07.17.20155218

ISARIC COVID-19 Clinical Data Report: Final report January 2020 – January 2023

2020· preprint· en· W3044843675 sur OpenAlexaff
J. Kenneth Baillie, Joaquín Baruch, Abi Beane, Lucille Blumberg, Fernando A. Bozza, Tessa Broadley, Aidan Burrell, Gail Carson, Barbara Wanjiru Citarella, Jake Dunning, Loubna Elotmani, Noelia García Barrio, Jean‐Christophe Goffard, Matthew Hall, Madiha Hashmi, Peter Horby, Waasila Jassat, Christiana Kartsonaki, Bharath Kumar Tirupakuzhi Vijayaraghavan, Pavan Kumar Vecham, Cédric Laouenan, Samantha Lissauer, Ignacio Martín‐Loeches, France Mentré, Ben Morton, Daniel Munblit, Nikita Nekliudov, Alistair Nichol, David S. Y. Ong, Prasan Kumar Panda, Miguel Pedrera‐Jiménez, Michelle A. Petrovic, Nagarajan Ramakrishnan, Grazielle Viana Ramos, Claire Roger, Amanda Rojek, Oana Săndulescu, Malcolm G. Semple, Pratima Sharma, Sally Shrapnel, Louise Sigfrid, Benedict Sim Lim Heng, Budha Charan Singh, Emily C. Somers, Anca Streinu‐Cercel, Fabio Silvio Taccone, Jia Wei, Evert‐Jan Wils, Xin Ci Wong, Piero Olliaro, Laura Merson

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensHumber River Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePreparednessMalaiseCohortOutbreakPediatricsPublic healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PneumoniaFamily medicineEmergency medicineDiseaseInternal medicineInfectious disease (medical specialty)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract ISARIC (International Severe Acute Respiratory and emerging Infections Consortium) partnerships and outbreak preparedness initiatives enabled the rapid launch of standardised clinical data collection on COVID-19 in Jan 2020. Extensive global participation has resulted in a large, standardised collection of comprehensive clinical data from hundreds of sites across dozens of countries. Data are analysed regularly and reported publicly to inform patient care and public health response. This report, our 18th and final report, is a part of a series published over 3 years. Data have been entered for 945,317 individuals from 1807 partner institutions and networks across 76 countries. The comprehensive analyses detailed in this report includes hospitalised individuals of all ages for whom data collection occurred between 30 January 2020 and up to and including 10 January 2023, AND who have laboratory-confirmed SARS-COV-2 infection or clinically diagnosed COVID-19. For the 845,291 cases who meet eligibility criteria for this report, selected findings include: Median age of 57 years, with an approximately equal (50/50) male:female sex distribution 29% of the cohort are at least 70 years of age, whereas 6% are 0-19 years of age The most common symptom combination in this hospitalised cohort is shortness of breath, cough, and history of fever, which has remained constant over time The five most common symptoms at admission were shortness of breath, cough, history of fever, fatigue/malaise, and altered consciousness/confusion, which is unchanged from the previous reports Age-associated differences in symptoms are evident, including the frequency of altered consciousness increasing with age, and fever, respiratory and constitutional symptoms being present mostly in those 40 years and above 15% of patients with relevant data available (845,291) were admitted at some point during their illness into an intensive care unit (ICU), which has decreased from 19% during the 3 years of ISARIC reporting Antibiotic agents were used in 37% of patients for whom relevant data are available (802,241), a significant reduction from our previous reports (80%) which reflects a shifting proportion of data contributed by different institutions; in ICU/HDU admitted patients with data available (64,669), 90% received antibiotics Use of corticosteroids was reported in 25% of all patients for whom data were available (809,043); in ICU/HDU admitted patients with data available (64,713), 71% received corticosteroids Outcomes are known for 762,728 patients and the overall estimated case fatality ratio (CFR) is 22% (95%CI 21.9-22), rising to 36% (95%CI 35.6-36.1) for patients who were admitted to ICU/HDU, demonstrating worse outcomes in those with the most severe disease To access previous versions of ISARIC COVID-19 Clinical Data Report please use the link below: https://isaric.org/research/covid-19-clinical-research-resources/evidence-reports/

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,549
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,549
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,024
Intégrité de la recherche0,0010,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,402
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,149 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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