Caractéristiques de départ et issues chez des patients atteints de COVID-19 hospitalisés dans des unités de soins intensifs à Vancouver (Canada) : série de cas
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXTE: La pandémie de maladie à coronavirus du syndrome respiratoire aigu sévère 2 (SRAS-CoV-2) est associée à une mortalité élevée dans les unités de soins intensifs (USI). Nous avons voulu décrire les caractéristiques cliniques et les issues des patients gravement atteints de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) en contexte canadien. MÉTHODES: Nous avons procédé à l’étude rétrospective d’une série de cas graves d’infection au SRAS-CoV-2 confirmée en laboratoire hospitalisés dans l’une des 6 USI du Vancouver métropolitain, en Colombie-Britannique (Canada), entre le 21 février et le 14 avril 2020. Les données démographiques, les renseignements sur la prise en charge et les résultats ont été recueillis à partir des dossiers médicaux, électroniques ou non, des patients. RÉSULTATS: Entre le 21 février et le 14 avril 2020, 117 patients ont été admis dans une USI avec un diagnostic confirmé de COVID-19. L’âge médian était de 69 ans (écart interquartile [EI] 60–75 ans); et 38 (32,5 %) étaient des femmes. Au moins une comorbidité était présente chez 86 patients (73,5 %). La ventilation mécanique a été nécessaire chez 74 patients (63,2 %). La durée de la ventilation mécanique a été de 13,5 jours (EI 8–22 jours) dans l’ensemble et de 11 jours (II 6–16) chez les patients qui ont reçu leur congé de l’USI. Du tocilizumab a été administré à 4 patients et de l’hydroxychloroquine à 1 patient. En date du 5 mai 2020, 18 patients (15,4 %) étaient décédés, 12 (10,3 %) étaient toujours à l’USI, 16 (13,7 %) avaient obtenu leur congé de l’USI, mais restaient hospitalisés, et 71 (60,7 %) avaient pu retourner à la maison. INTERPRÉTATION: Dans cette étude, la mortalité chez les patients gravement malades de la COVID-19 hospitalisés dans une USI a été moins élevée que chez les patients d’études précédentes. Ces résultats donnent à penser que le pronostic des cas graves de COVID-19 pourrait ne pas être aussi sombre que ce qui avait d’abord été rapporté.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».