Predicting pulmonary embolism in patients infected with COVID-19 based on D-dimer levels and days between diagnosis of the infection and D-dimer determination
Notice bibliographique
Résumé
Ruling out pulmonary embolism (PE) can be challenging in a situation of elevated D-dimer values such as in a case of COVID-19 infection. Our objective was to evaluate the difference in D-dimer values of subjects infected with COVID-19 in those with PE and those without and to analyze the predictive value of D-dimer for PE in these subjects based on the day of D-dimer determination. This was an observational, retrospective study, conducted at a tertiary hospital. All subjects with PCR-confirmed COVID-19 infection requiring hospital admission at our institution between the months of March and April 2020 were included in the study. We compared D-dimer levels in subjects who went on to develop a PE and those who did not. We then created a model to predict the subsequent development of a PE with the current D-dimer levels of the subject. D-dimer levels changed over time from COVID-19 diagnosis, but were always higher in subjects who went on to develop a PE. Regarding the predictive model created, the area under the curve of the ROC analyses of the cross-validation predictions was 0.72. The risk of pulmonary embolism for the same D-dimer levels varied depending on the number of days elapsed since COVID-19 diagnosis and D-dimer determination. To conclude, D-dimer levels were elevated in subjects with a COVID-19 infection, especially in those with PE. D-dimer levels increased during the first 10 days after the diagnosis of the infection and can be used to predict the risk of PE in COVID-19 subjects.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».