Current status of COVID‐19 among hemodialysis patients in the East Azerbaijan Province of Iran
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Management of vulnerable patients during the COVID-19 pandemic requires careful precautions. Hemodialysis patients constitute a large group of at-risk patients that not only suffer from a compromised immune system but also are at a higher risk due to frequent admission to healthcare units. Therefore, a better understanding on the pathogenesis and possible risk factors of COVID-19 in hemodialysis patients is of high importance. METHODS: A total of 670 maintained hemodialysis patients from all dialysis units of the East Azerbaijan Province of Iran, including 44 COVID-19 patients were included in the present study. Possible associations between the backgrounds of patients and the incidence of COVID-19 were assessed. Also, hemodialysis patients with COVID-19 were compared to 211 nonhemodialysis COVID-19 patients. FINDINGS: and those with hypertension etiology of kidney failure demonstrated a lower incidence of COVID-19. Hemodialysis patients with COVID-19 had higher counts of polymorphonuclears (PMNs) in their peripheral blood compared to other COVID-19 patients. DISCUSSION: A better comprehension on the risk factors associated with COVID-19 in hemodialysis patients can improve our understanding on the pathogenesis of COVID-19 in different situations and help the enhancement of current therapeutics for COVID-19 in hemodialysis patients.
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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 | 0,001 | 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 ».