Prognostic Value of Baseline Biochemical Parameters Among Severe COVID-19 Patients Admitted to an Intensive Care Unit of a Tertiary Hospital in South Africa.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundData on biochemical markers and their association with mortality rates observed in patients with severe COVID-19 disease admitted to Intensive Care Units (ICUs) in sub-Saharan Africa are scanty. We performed an evaluation of baseline routine biochemical parameters as prognostic biomarkers in COVID-19 patients admitted to ICU. MethodsDemographic, clinical and laboratory data were collected prospectively on patients with PCR-confirmed COVID-19 admitted to the adult ICU in a tertiary hospital in Cape Town, South Africa, between October 2020 and February 2021. Robust Poisson regression methods and receiver operating characteristic (ROC) curve were used to explore the association of biochemical parameters with severity and mortality. ResultsA total of 82 patients [(median age 53.8 years (IQR: 46.4-59.7)] were enrolled, of whom 27 (33%) were male. The median duration of ICU stay was 10 days (IQR: 5-14); 54/82 (66% CFR) patients died. Baseline lactate dehydrogenase (LDH) (aRR: 1.002, 95%CI: 1.0004-1.004; P = 0.016) and N-terminal pro B-type natriuretic peptide (NTProBNP) (aRR: 1.0004, 95%CI: 1.0001-1.0007; P = 0.014) were both independent risk factors of a poor prognosis with optimal cut-off values of 449.5 U/L (sensitivity: 1; specificity: 0.43) and 551 pg/mL (sensitivity: 0.49; specificity: 0.86), respectively.ConclusionLDH and NTProBNP appear to be promising predictors of COVID-19 poor prognosis in the ICU. Larger sample size studies are required to confirm the validity of this combination of biomarkers.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».