Early Improvement of Acute Respiratory Distress Syndrome in Patients With COVID-19 in the Intensive Care Unit: Retrospective Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the start of the COVID-19 pandemic, there have been over 2 million deaths globally. Acute respiratory distress syndrome (ARDS) may be the main cause of death. OBJECTIVE: This study aimed to describe the clinical features, outcomes, and ARDS characteristics of patients with COVID-19 admitted to the intensive care unit (ICU) in Chongqing, China. METHODS: The epidemiology of COVID-19 from January 21, 2020, to March 15, 2020, in Chongqing, China, was analyzed retrospectively, and 75 ICU patients from two hospitals were included in this study. On day 1, 56 patients with ARDS were selected for subgroup analysis, and a modified Poisson regression was performed to identify predictors for the early improvement of ARDS (eiARDS). RESULTS: Chongqing reported a 5.3% case fatality rate for the 75 ICU patients. The median age of these patients was 57 (IQR 25-75) years, and no bias was present in the sex ratio. A total of 93% (n=70) of patients developed ARDS during ICU stay, and more than half had moderate ARDS. However, most patients (n=41, 55%) underwent high-flow nasal cannula oxygen therapy, but not mechanical ventilation. Nearly one-third of patients with ARDS improved (arterial blood oxygen partial pressure/oxygen concentration >300 mm Hg) in 1 week, which was defined as eiARDS. Patients with eiARDS had a higher survival rate and a shorter length of ICU stay than those without eiARDS. Age (<55 years) was the only variable independently associated with eiARDS, with a risk ratio of 2.67 (95% CI 1.17-6.08). CONCLUSIONS: A new subphenotype of ARDS-eiARDS-in patients with COVID-19 was identified. As clinical outcomes differ, the stratified management of patients based on eiARDS or age is highly recommended.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».