[Clinical characteristics of coronavirus disease 2019 in a single center of Argentina. Retrospective cohort].
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease (COVID-19) became a priority health problem. The objective was to evaluate the clinical characteristics, evolution and severity of COVID-19 in a third-level hospital, in the province of Buenos Aires, Argentina. We conducted a retrospective cohort of 101 patients with COVID-19 from March 3 to June 21, 2020. The patients were divided according to the presence or absence of pneumonia and the severity of the disease. The median age was 42 years and 53% were women. The most common symptoms were fever 66% and cough 57%. Dyspnea and fever were associated with the presence of pneumonia. The most prevalent comorbidities were: hypertension 22%, obesity 18%, cardiovascular disease 7% and chronic respiratory disease 7%. The presence of any comorbidity and hypertension were more common in severe cases. The most frequent laboratory findings were: lymphopenia 55%, elevated D-dimer 38%, and thrombocytopenia 20%. In severe diseases, the level of C-reactive protein and D-dimer were higher. Twenty six patients had pneumonia and 24% were healthcare workers. For diagnosis, more than one reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR) sample was needed in 24% of cases. A moderate-high value of the Pneumonia Severity Index (PSI) was more prevalent in severe than mild pneumonia (63% vs. 17%, p 0.032). A mortality of 5% was registered (95% CI 1-11%). The clinical characteristics, severity and prognosis were similar to those described worldwide. We highlight a high proportion of healthcare workers were SARS-CoV-2 positive, the false negative rate of the RT-PCR and the usefulness of the PSI to discriminate the severity of pneumonia.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».