Neuroimaging Findings of Hospitalized Covid-19 Patients: A Canadian Retrospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Coronavirus disease (COVID-19) has been associated with neurologic sequelae and neuroimaging abnormalities in several case series previously. In this study, the neuroimaging findings and clinical course of adult patients admitted with COVID-19 to a tertiary care hospital network in Canada were characterized. Methods: This is a retrospective observational study conducted at a tertiary hospital network in Ontario, Canada. All adult patients with PCR-confirmed COVID-19 admitted from February 1, 2020 to July 22, 2020 who received neuroimaging related to their COVID-19 admission were included. CT and MR images were reviewed and categorized by fellowship-trained neuroradiologists. Demographic and clinical data were collected and correlated with imaging findings. Results: We identified 422 patients admitted with COVID-19 during the study period. 103 (24.4%) met the inclusion criteria and were included: 30 ICU patients (29.1%) and 73 non-ICU patients (70.9%). A total of 198 neuroimaging studies were performed: 177 CTs and 21 MRIs. 17 out of 103 imaged patients (16.8%) had acute abnormalities on neuroimaging: 10 had macrohemorrhages (58.8%), 9 had acute ischemia (52.9%), 4 had SWI abnormalities (23.5%), and 1 had asymmetric sulcal effacement suggesting possible focal encephalitis (5.8%). ICU patients were more likely to have positive neuroimaging findings, more specifically acute ischemia and macrohemorrhages ( P < 0.05). Macrohemorrhages were associated with increased mortality ( P < 0.05). Conclusion: Macrohemorrhages, acute ischemia and SWI abnormalities were the main neuroimaging abnormalities in our cohort of hospitalized COVID-19 patients. Acute ischemia and hemorrhage were associated with worse clinical status.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».