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Enregistrement W3129889086 · doi:10.1097/md.0000000000023991

Clinical characteristics and outcomes of 48 patients hospitalized for COVID-19 infection in Wuxi

2021· article· en· W3129889086 sur OpenAlexaff
Meiping Chu, Linjie Bian, Jiehui Huang, Yigang Chen, Danping Wu, Hao Wang

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BetacoronavirusMEDLINECoronavirus InfectionsInternal medicineVirologyIntensive care medicineOutbreakInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Since the first infected case of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) was reported in Wuhan, China in December 2019, the virus has spread swiftly, inflicting upon millions of people around the globe. The objective of the study is to investigate and analyze the clinical characteristics and outcomes of patients infected with COVID-19 in Wuxi, China.Cross-sectional study.The Fifth People's Hospital of Wuxi, China.A total of 48 COVID-19 patients were enrolled in the study from 23 January 2020 to 8 March 2020, and the clinical data of these subjects were collected.Epidemiological, clinical, laboratory, and radiologic characteristics, as well as treatment and outcome data, were collected and analyzed.Of these 48 patients with confirmed COVID-19, 3 were mild cases (6.3%), 44 were moderate cases (91.7%), 1 was severe case (2.1%). The median age of the subjects was 45 years (interquartile range [IQR], 24-59; range, 5-75 years). Twenty-five of the patients (52.1%) were male and 23 (47.9%) were female. Twenty-eight cases (58.3%) returned to Wuxi, Jiangsu Province. Thirty-four (70.8%) cases were infected due to clustering epidemic and 29 cases (85.3%) were attributable to family-clustering epidemic. No obvious clinical symptoms were observed in the cohort of patients, except for 3 mild cases. The most common symptoms include fever (41 [85.4%]), cough (28 [58.3%]), asthenia (13 [27.1%]), expectoration (11 [22.9%]), diarrhea (10 [20.8%]), and dyspnea (5 [10.4%]). Seventeen (35.4%) patients had lower lymphocyte values than baseline, 31 patients (64.6%) had higher d-dimers to exceed the normal range. The distribution of high-resolution computed tomography (HRCT)-positive lesions were as follows: left lung in 5 cases (10.4%), right lung in 9 cases (18.8%), and bilateral lungs in 31 cases (64.6%). In terms of density of lesions: 28 cases (58.3%) showed ground glass shadows in the lung, 7 cases (14.6%) showed solid density shadows, and 10 cases (20.8%) showed mixed density shadows. Extrapulmonary manifestations found that mediastinal lymph nodes were enlarged in 2 cases (4.2%) and that pleural effusion was present in 1 case (2.1%). All patients underwent treatment in quarantine. Forty-five (93.8%) patients received antiviral treatments, 22 (45.8%) patients received antibacterial treatments, 6 (12.5%) patients received glucocorticoid treatments, 2 (4.2%) patients received high flow oxygen inhalation treatments, and 6 (12.5%) patients received noninvasive ventilation treatments. As of 8 March 2020, all 48 patients included in this study were cured. The average time of hospitalization of the 48 patients was 18 ± 6 (mean ± SD) days, the average time of the lesion resorption was 11 ± 4 days, and the average time taken to achieve negativity in the result of nucleic acid examination was (10 ± 4) days.The epidemiological characteristics of 48 COVID-19 patients in Wuxi were mainly imported cases and clustered cases. The clinical manifestations of these patients were mainly fever and cough. Laboratory results showed that the lymphocytopenia and increased d-dimer are positively correlated with disease severity. Pulmonary imaging showed unilateral or bilateral ground glass infiltration. Most of the patients entered clinical recovery stage within 15 days after hospitalization.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,419 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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