COVID-19 in Patients With Connective Tissue Disease-related Interstitial Lung Disease
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Infection with the coronavirus disease 2019 (COVID-19) caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) manifests in a myriad of ways, ranging from asymptomatic disease to pneumonia and acute respiratory distress syndrome. Advanced age and underlying cardiovascular/pulmonary conditions appear to increase the risk for COVID-19 complications1,2. Patients with connective tissue disease–related interstitial lung disease (CTD-ILD) may represent a vulnerable patient population for COVID-19 given their diminished pulmonary reserve. To our knowledge, there are no prospective data reporting outcomes of SARS-CoV-2 infection in patients with CTD-ILD. We herein present all known cases (n = 4) of COVID-19 in patients with CTD-ILD at the University of California Los Angeles (UCLA) between January 2020 and August 2020. Ethics approval was not obtained for this study. The UCLA Institutional Review Board does not consider cases studies to be research as defined by federal regulations. We obtained all patients’ written informed consent to publish the material. Case 1: Systemic sclerosis–related ILD . EL is a 55-year-old Latina female with pulmonary hypertension and progressive systemic sclerosis–related (SSc) ILD receiving mycophenolate mofetil (MMF) 1 g twice per day for 5 years (Table 1). In early April 2020, the patient developed fevers, malaise, sore throat, cough, and dyspnea after exposure to her son-in-law who tested positive by nasopharyngeal swab for SARS-CoV-2. She self-quarantined, discontinued MMF, and received supportive care at home. Her symptoms resolved after 3 weeks, and she required no … Address correspondence to Dr. E.R. Volkmann, 1000 Veteran Avenue, Ste 32-59, Los Angeles, CA 90095, USA. Email: evolkmann{at}mednet.ucla.edu.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».