Clinical Characteristics, Risk Factors and Predictive Value of COVID-19 Pneumonia: A Retrospective Study of 173 Patients in Wuhan, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: COVID-19 is a globally emerging infectious disease. As the global epidemic continues to spread, the risk of COVID-19 transmission and diffusion in the world will also remain. Currently, several studies describing its clinical characteristics have focused on the initial outbreak, but rarely to the later stage. Here we described clinical characteristics, risk factors for disease severity and in-hospital outcome in patients with COVID-19 pneumonia from Wuhan. Methods: Patients with COVID-19 pneumonia admitted to Cancer Center, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology from February 13 to March 8, 2020, were retrospectively enrolled. Multivariable logistic regression analysis was used to identify risk factors for disease severity and in-hospital outcome and establish predictive models. Receiver operating characteristic (ROC) curve was used to assess the predictive value of above models.Results: 106 (61.3%) of the patients were female. The mean age of study populations was 62.0 years, of whom 73 (42.2%) had underlying comorbidities mainly including hypertension (24.9%). The most common symptoms on admission were fever (67.6%) and cough (60.1%), digestive symptoms (22.0%) was also very common. Older age (OR: 3.420; 95%Cl: 1.415-8.266; P=0.006), diarrhea (OR: 0.143; 95%Cl: 0.033-0.611; P=0.009) and lymphopenia (OR: 4.769; 95%Cl: 2.019-11.266; P=0.000) were associated with severe illness on admission; the area under the ROC curve (AUC) of predictive model were 0.860 (95%CI: 0.802-0.918; P=0.000). Older age (OR: 0.309; 95%Cl: 0.142-0.674; P=0.003), leucopenia (OR: 0.165; 95%Cl: 0.034-0.793; P=0.025), increased lactic dehydrogenase (OR: 0.257; 95%Cl: 0.100-0.659; P=0.005) and interleukins-6 levels (OR: 0.294; 95%Cl: 0.099-0.872; P=0.027) were associated with poor in-hospital outcome; AUC of predictive model were 0.752 (95%CI: 0.681-0.824; P=0.000).Conclusion: Older patients with diarrhea and lymphopenia need early identification and timely intervention to prevent the progression to severe COVID-19 pneumonia. However, older patients with leucopenia, increased lactic dehydrogenase and interleukins-6 levels are at a high risk for poor in-hospital outcome.Trial registration: ChiCTR2000029549
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».