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Enregistrement W3141360016 · doi:10.1371/journal.pone.0247433

Neurologic manifestations in hospitalized patients with COVID-19 in Mexico City

2021· article· en· W3141360016 sur OpenAlexaff
Fernando Flores-Silva, Miguel García‐Grimshaw, Sergio Iván Valdés‐Ferrer, Alma Poema Vigueras-Hernández, Rogelio Domínguez-Moreno, Dioselina Panamá Tristán-Samaniego, Anaclara Michel‐Chávez, Alejandra González‐Duarte, Felipe Vega-Boada, Isael Reyes-Melo, Amado Jiménez‐Ruiz, Oswaldo Alan Chávez-Martínez, Daniel Rebolledo-García, Osvaldo Alexis Marché-Fernández, Samantha Sánchez-Torres, Guillermo García‐Ramos, Carlos Cantú‐Brito, Erwin Chiquete

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDysgeusiaAnosmiamyalgiaPediatricsDeliriumComplicationStroke (engine)DiseaseInternal medicineIntensive care medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)Adverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a systemic entity that frequently implies neurologic features at presentation and complications during the disease course. We aimed to describe the characteristics and predictors for developing in-hospital neurologic manifestations in a large cohort of hospitalized patients with COVID-19 in Mexico City. METHODS: We analyzed records from consecutive adult patients hospitalized from March 15 to June 30, 2020, with moderate to severe COVID-19 confirmed by reverse transcription real-time polymerase chain reaction (rtRT-PCR) for the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Neurologic syndromes were actively searched by a standardized structured questionnaire and physical examination, confirmed by neuroimaging, neurophysiology of laboratory analyses, as applicable. RESULTS: We studied 1,072 cases (65% men, mean age 53.2±13 years), 71 patients had pre-existing neurologic diseases (diabetic neuropathy: 17, epilepsy: 15, history of ischemic stroke: eight, migraine: six, multiple sclerosis: one, Parkinson disease: one), and 163 (15.2%) developed a new neurologic complication. Headache (41.7%), myalgia (38.5%), dysgeusia (8%), and anosmia (7%) were the most common neurologic symptoms at hospital presentation. Delirium (13.1%), objective limb weakness (5.1%), and delayed recovery of mental status after sedation withdrawal (2.5%), were the most common new neurologic syndromes. Age, headache at presentation, preexisting neurologic disease, invasive mechanical ventilation, and neutrophil/lymphocyte ratio ≥9 were independent predictors of new in-hospital neurologic complications. CONCLUSIONS: Even after excluding initial clinical features and pre-existing comorbidities, new neurologic complications in hospitalized patients with COVID-19 are frequent and can be predicted from clinical information at hospital admission.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, 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

Citations67
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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