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Enregistrement W3046202874 · doi:10.1002/alz.047682

Quantification of neurological blood‐based biomarkers in critically ill patients with COVID‐19

2020· article· en· W3046202874 sur OpenAlexaff
Jennifer Cooper, Sophie Stukas, Ryan L. Hoiland, Sonny Thiara, Denise Foster, Anish R. Mitra, William J. Panenka, Mypinder S. Sekhon, Cheryl L. Wellington

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDeliriumInternal medicineIntensive careModified Rankin ScaleIntensive care unitAnesthesiaIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Multiple neurological manifestations of COVID‐19 have been reported such as headache, anosmia, ischemic stroke, and cerebral hemorrhages. Objective characterization of the acute neurological damage in critically ill patients with COVID‐19 has not yet been reported. Method We performed a prospective observational study of plasma brain biomarkers in critically ill patients with respiratory failure that were diagnosed with (COVID‐19) or without (ICU control) COVID‐19. Demographics, co‐morbidities, daily clinical physiologic and laboratory data were collected. Plasma samples were drawn for measurement of neurofilament‐light chain (NF‐L), total tau (t‐tau), ubiquitin carboxy‐terminal hydrolase L1 (UCH‐L1), and glial fibrillary acidic protein (GFAP). The primary neurological outcome was delirium as defined by the intensive care delirium screening checklist (ICDSC, scale 1 ‐ 8). Associations between brain biomarkers and markers of respiratory failure of COVID‐19 were analyzed. Result 27 patients with COVID‐19 and 19 ICU controls were enrolled. The concentration of plasma GFAP, UCH‐L1 and NF‐L levels was higher in both groups compared to healthy controls. Compared to ICU controls, patients with COVID‐19 had significantly higher GFAP (272 [150‐555] pg/ml vs 118 [78.5‐168] pg/ml, p=0.0009). In patients with COVID‐19, GFAP (rho=0.5115, p=0.0064), UCH‐L1 (rho=0.4056, p=0.0358) and NF‐L (rho=0.6223, p=0.0005) were positively correlated with the ICDSC score and were higher in patients diagnosed with delirium (ICDSC ≥4) in the COVID‐19 group but not ICU controls. There were no associations between PaO2/FiO2 or diagnosis of ARDS and plasma concentration of GFAP, t‐tau, UCH‐L1, or NF‐L in patients with COVID‐19. Conclusion Plasma GFAP is 2‐fold higher in critically ill patients with COVID‐19 compared to ICU controls, and higher concentrations of GFAP, UCH‐L1 and NF‐L are associated with delirium specifically in patients with COVID‐19.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,264 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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