Prognostic factors and outcomes of COVID-19 cases in Ethiopia: multi-center cohort study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) is caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV-2) and became pandemic after emerging in Wuhan, China, in December 2019. Several studies have been conducted to understand the key features of COVID-19 and its public health impact. However, the prognostic factors of COVID-19 are not well studied in the African setting. In this study, we aim to determine the epidemiological and clinical features of COVID-19 cases, immunological and virological courses, interaction with nutritional status, and response to treatment for COVID-19 patients in Ethiopia. METHODS: A multi-center cohort study design will be performed. Patients with confirmed COVID-19 infection admitted to selected treatment centers will be enrolled irrespective of their symptoms and followed-up for 12 months. Baseline epidemiological, clinical, laboratory and imaging data will be collected from treatment records, interviews, physical measurements, and biological samples. Follow-up data collection involves treatment and prognostic outcomes to be measured using different biomarkers and clinical parameters. Data collection will be done electronically using the Open Data Kit (ODK) software package and then exported to STATA/SPSS for analysis. Both descriptive and multivariable analyses will be performed to assess the independent determinants of the treatment outcome and prognosis to generate relevant information for informed prevention and case management. The primary outcomes of this study are death/survival and viral shedding. Secondary outcomes include epidemiological characteristics, clinical features, genetic frequency shifts (genotypic variations), and nutritional status. DISCUSSION: This is the first large prospective cohort study of patients in hospitals with COVID-19 in Ethiopia. The results will enable us to better understand the epidemiology of SARS-CoV-2 in Africa. This study will also provide useful information for effective public health measures and future pandemic preparedness and in response to outbreaks. It will also support policymakers in managing the epidemic based on scientific evidence. TRIAL REGISTRATION: The Protocol prospectively registered in ClinicalTrials.gov (NCT04584424) on 30 October, 2020.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».