ACP risk grade: a simple mortality index for patients with confirmed or suspected severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 disease (COVID-19) during the early stage of outbreak in Wuhan, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Since the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) disease (COVID-19) outbreaks in Wuhan, China, healthcare systems capacities in highly endemic areas have been overwhelmed. Approaches to efficient management are urgently needed and key to a quicker control of the outbreaks and casualties. We aimed to characterize the clinical features of hospitalized patients with confirmed or suspected COVID-19, and develop a mortality risk index for COVID-19 patients. Methods In this retrospective one-centre cohort study, we included all the confirmed or suspected COVID-19 patients hospitalized in a COVID-19-designated hospital from January 21 to February 5, 2020. Demographic, clinical, laboratory, radiological and clinical outcome data were collected from the hospital information system, nursing records and laboratory reports. Results Of 577 patients with at least one post-admission evaluation, the median age was 55 years (interquartile range [IQR], 39 - 66); 254 (44.0%) were men; 22.8% (100/438) were severe pneumonia on admission, and 37.7% (75/199) patients were SARS-CoV-2 positive. The clinical, laboratory and radiological data were comparable between positive and negative SARS-CoV-2 patients. During a median follow-up of 8.4 days (IQR, 5.8 - 12.0), 39 patients died with a 12-day cumulative mortality of 8.7% (95% CI, 5.9% to 11.5%). A simple mortality risk index (called ACP index), composed of Age and C-reactive Protein, was developed. By applying the ACP index, patients were categorized into three grades. The 12-day cumulative mortality in grade three (age ≥ 60 years and CRP ≥ 34 mg/L) was 33.2% (95% CI, 19.8% to 44.3%), which was significantly higher than those of grade two (age ≥ 60 years and CRP < 34 mg/L; age < 60 years and CRP ≥ 34 mg/L; 5.6% [95% CI, 0 to 11.3%]) and grade one (age < 60 years and CRP < 34 mg/L, 0%) (P <0.001), respectively. Conclusion The ACP index can predict COVID-19 related short-term mortality, which may be a useful and convenient tool for quickly establishing a COVID-19 hierarchical management system that can greatly reduce the medical burden and therefore mortality in highly endemic areas.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».