Repolarization abnormalities on admission predict 1-year outcome in COVID-19 patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ECG abnormalities in COVID-19 have been widely reported, however data after discharge is limited. The aim was to describe ECG abnormalities on admission and following recovery of COVID-19, and their associated mortality. METHODS: All patients hospitalized in a tertiary care hospital between March 7th and July 1st 2020 with COVID-19 were included in a retrospective registry. The first ECG on admission was collected, together with an ECG after hospital discharge in the absence of acute pathology. Automated measures and clinical ECG interpretations were collected. Multivariate Cox regression analysis was performed to predict 1-year all-cause mortality. RESULTS: In total 420 patients were included, of which 83 patients (19.8%) died during the 1-year follow-up period. Repolarization abnormalities were present in 189 patients (45.0%). The extent of repolarization abnormalities was an independent predictor of 1-year all-cause mortality (HR per region 1.30, 95%CI 1.04-1.64) together with age (/year HR 1.06, 95%CI 1.04-1.08), heart rate (/bpm HR 1.02, 95%CI 1.01-1.03), neurological disorders (HR 2.41, 95%CI 1.47-3.93), active cancer (HR 2.75, 95%CI 1.57-4.82), CRP (per 10 mg/L HR 1.05, 95%CI 1.02-1.08) and eGFR (per 10 mg/L HR 0.90, 95%CI 0.83-0.98).In 245 patients (68.1%) an ECG post discharge was available. New repolarization abnormalities were more frequent in patients who died after discharge (4.7% versus 41.7%, p < 0.001) and 8 (3.3%) had new ventricular conduction defects, none of whom died during follow-up. CONCLUSIONS: The presence and extent of repolarization abnormalities predicted outcome in patients with COVID-19. New repolarization abnormalities after discharge were associated with post-discharge mortality.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».