Corrected QT Interval Prolongation, Elevated Troponin, and Mortality in Hospitalized COVID-19 Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection has risen to the level of a global pandemic. Growing evidence has proven the cardiac involvement in SARS-CoV-2 infection. This study aims to evaluate the ability of cardiovascular complications determined by elevated troponin and electrocardiogram findings (e.g., corrected QT interval (QTc)) in predicting the severity of SARS-CoV-2 infection among hospitalized patients. METHODS: This is a retrospective review of medical records of 800 patients, admitted to Richmond University Medical Center in Staten Island, NY, and tested positive for SARS-CoV-2 between March 1, 2020 and July 31, 2020. A total of 339 patients met the study inclusion and exclusion criteria and were included in statistical analysis. RESULTS: Elevated serum troponin levels on admission statistically correlated with mortality in SARS-CoV-2 patients. Prolonged QTc was shown to have an independent statistically significant association with mortality among patients hospitalized with SARS-CoV-2. CONCLUSIONS: Growing concern for cardiovascular sequelae of coronavirus disease 2019 (COVID-19) has prompted many researchers to investigate the role of cardiovascular complications in mortality due to SARS-CoV-2. Obtaining a simple electrocardiogram for hospitalized patients with COVID-19 could provide an independent prognostic tool and prompt more coordinated treatment strategies to prevent mortality among patients hospitalized with COVID-19.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».