Risk Factors for ICU Admission, Mechanical Ventilation and Mortality in Hospitalized Patients with COVID-19 in Hubei, China
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To examine the risk factors for Intensive Care Unit (ICU) admission, mechanical ventilation and mortality in hospitalized patients with COVID-19. Methods This was a retrospective cohort study including 432 patients with laboratory-confirmed COVID-19 who were admitted to three medical centers in Hubei province from January 1 st to April 10 th 2020. Primary outcomes included ICU admission, mechanical ventilation and death occurring while hospitalized or within 30 days. Results Of the 432 confirmed patients, 9.5% were admitted to the ICU, 27.3% required mechanical ventilation, and 33.1% died. Total leukocyte count was higher in survivors compared with those who died (8.9 vs 4.8 × 10 9 /l), but lymphocyte counts were lower (0.6 vs 1.0 × 10 9 /l). D-dimer was significantly higher in patients who died compared to survivors (6.0ug/l vs 1.0ug/l, p<0.0001. This was also seen when comparing mechanically versus non-mechanically-ventilated patients. Other significant differences were seen in AST, ALT, LDH, total bilirubin and creating kinase. The following were associated with increased odds of death: age > 65 years (adjusted hazard ratio (HR 2.09, 95% CI 1.02-4.05), severe disease at baseline (5.02, 2.05-12.29), current smoker (1.67, 1.37-2.02), temperature >39 ° C at baseline (2.68, 1.88-4.23), more than one comorbidity (2.12, 1.62-3.09), bilateral patchy shadowing on chest CT or X-ray (3.74, 1.78-9.62) and organ failure (6.47, 1.97-26.23). The following interventions were associated with higher CFR: glucocorticoids (1.60, 1.04-2.30), ICU admission (4.92, 1.37-17.64) and mechanical ventilation (2.35, 1.14-4.82). Conclusion Demographics, including age over 65 years, current smoker, diabetes, hypertension, and cerebrovascular disease, were associated with increased risk of mortality. Mortality was also associated with glucocorticoid use, mechanical ventilation and ICU admission. Take-Home Message COVID-19 patients with risk factors were more likely to be admitted into ICU and more likely to require mechanical ventilation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».