Clinical profile and short-term outcomes of RT-PCR positive COVID-19 patients in a tertiary care hospital in Dhaka, Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: After one year since emerging from Wuhan, China, the Coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic is still raging worldwide. Still, there is a dearth of original research exploring the attributes of COVID-19 patients from lower-and middle-income countries, such as Bangladesh. Based on a case series from a tertiary healthcare center, this observational study has explored the epidemiological and clinical profile of COVID-19 patients in Dhaka, Bangladesh. A total of 422 COVID-19 confirmed patients (via Reverse transcription-polymerase chain reaction test) were enrolled in this study. We have compiled patients' medical records and reported their demographic, socioeconomic, and clinical features, treatment history, health outcome, and post-discharge complications descriptively.Result: Patients were predominantly male (64%), between 35 to 49 years (28%), with at least one comorbidity (52%), and had COVID-19 symptoms for one week before hospitalization (66%). A significantly higher proportion (P<0.05) of male patients had diabetes, hypertension, and ischemic heart disease, while females had a significantly higher proportion (P<0.05) of asthma. The most common symptoms were fever (80%), cough (60%), dyspnea (41%), and sore throat (21%). Most patients received antibiotics (77%) and anticoagulant therapy (56%) and stayed in the hospital for an average of 12 days. Over 90% of patients were successfully weaned, while 3% died from COVID-19, and 41% reported complications after discharge.Conclusion: The diversity of clinical and epidemiological characteristics and health outcomes of COVID-19 patients across age groups and gender is noteworthy. Our result will inform the clinicians and epidemiologists of Bangladesh of their COVID-19 mitigation effort.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».