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Enregistrement W3107788895 · doi:10.1503/cmaj.200879-f

Mortalité, congé et arythmie chez les patients ayant la COVID-19 et une atteinte cardiaque

2020· article· fr· W3107788895 sur OpenAlexvenueno aff
Daoyuan Si, Beibei Du, Lujia Ni, Bo Yang, Huan Sun, Nan Jiang, Guohui Liu, Stéphane Massé, Lina Jin, Jared Nanthakumar, Abhishek Bhaskaran, Ping Yang, Kumaraswamy Nanthakumar

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Internal medicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXTE: Les atteintes cardiaques sont fréquentes dans les cas graves de maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) et sont associées à un mauvais pronostic. Notre étude portait sur les facteurs prédictifs de mortalité intrahospitalière, les caractéristiques de l’arythmie et les effets des traitements qui allongent l’intervalle QT chez les patients ayant une atteinte cardiaque. MÉTHODES: Nous avons fait une étude de cohorte rétrospective des cas graves de COVID-19 admis à l’hôpital Tongji, à Wuhan, en Chine, entre le 29 janvier et le 8 mars 2020. En examinant ceux qui avaient une atteinte cardiaque, définie ici comme un taux élevé de troponine I cardiaque (TnIc), nous avons déterminé les caractéristiques biologiques et cliniques associées à la mortalité et au besoin de ventilation invasive. RÉSULTATS: Parmi les 1284 cas graves de COVID-19, 1159 avaient au dossier un taux de TnIc mesuré à l’admission, qui pour 170 (14,7 %) participants indiquait une atteinte cardiaque. Les patients ayant une atteinte cardiaque avaient un taux de mortalité nettement plus élevé que les autres patients (71,2 % c. 6,6 %; p < 0,001). Nous avons constaté que le taux de TnIc initial (pour chaque augmentation d’un facteur 10, rapport de risque [HR] 1,32, intervalle de confiance [IC] à 95 % 1,06–1,66) et le taux de TnIc maximal atteint au cours de la maladie (pour chaque augmentation d’un facteur 10, HR 1,70, IC à 95 % 1,38–2,10) étaient associés à de minces chances de survie. Le taux de TnIc maximal était aussi associé au besoin de ventilation invasive (rapport de cotes 3,02, IC à 95 % 1,92–4,98). Sur les 170 patients ayant une atteinte cardiaque, 44 (25,9 %) présentaient une arythmie. Les 6 qui souffraient de tachycardie ou de fibrillation ventriculaires sont morts. Nous avons remarqué que les patients qui recevaient des médicaments allongeant l’intervalle QT avaient un intervalle QTc plus long que ceux qui n’en recevaient pas (différence entre les médianes 45 ms; p = 0,01), mais que ce traitement n’était pas directement lié à la mortalité (HR 1,04, IC à 95 % 0,69–1,57). INTERPRÉTATION: Chez les patients ayant la COVID-19 et une atteinte cardiaque, les taux initial et maximal de TnIc sont associés à de minces chances de survie, et le taux maximal est un facteur prédictif du besoin de ventilation invasive. Les malades de la COVID-19 doivent subir un dépistage des atteintes cardiaques et être surveillés, surtout si on leur fait suivre un traitement qui peut prolonger la repolarisation. Enregistrement de l’essai : Registre des essais cliniques chinois, n° ChiCTR2000031301.

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)0,001
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,347 · 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
Résumé présentoui

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