Clinical Outcomes of COVID-19 Patients Treated with Convalescent Plasma or Remdesivir Alone and in Combination at a Community Hospital in California’s Central Valley
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to compare how treatment with convalescent plasma (CP) monotherapy, remdesivir (RDV) monotherapy, and combination therapy (CP + RDV) in patients with COVID-19 affected clinical outcomes. METHODS: Patients with COVID-19 infection who were admitted to the hospital received CP, RDV, or combination of both. Mortality, discharge disposition, hospital length of stay (LOS), intensive care unit (ICU) LOS, and total ventilation days were compared between each treatment group and stratified by ABO blood group. An exploratory analysis identified risk factors for mortality. Adverse effects were also evaluated. RESULTS: RDV monotherapy showed an increased chance of survival compared to combination therapy or CP monotherapy (p = 0.052). There were 15, 3, and 6 deaths in the CP, RDV, and combination therapy groups, respectively. The combination therapy group had the longest median ICU LOS (8, IQR 4.5-15.5, p = 0.220) and hospital LOS (11, IQR 7-15.5, p = 0.175). Age (p = 0.036), initial SOFA score (p = 0.013), and intubation (p = 0.005) were statistically significant predictors of mortality. Patients with type O blood had decreased ventilation days, ICU LOS, and total LOS. Thirteen treatment-related adverse events occurred. CONCLUSION: No significant differences in clinical outcomes were observed between patients treated with RDV, CP, or combination therapy. Elderly patients, those with a high initial SOFA score, and those who require intubation are at increased risk of mortality associated with COVID-19. Blood type did not affect clinical outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».