Lung Ultrasound to Monitor Disease Severity and Aid Prognostication in COVID-19 Pneumonia: A Retrospective Analysis of Serial Lung Ultrasound Assessments
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of this retrospective analysis was to assess if serial lung ultrasound assessments in patients with COVID-19 pneumonia, including a novel simplified scoring system, correlate with PaO2:FiO2 ratio, as a marker of disease severity, and patient outcomes. Methods: Patients treated for COVID-19 pneumonia in a tertiary intensive care unit who had a lung ultrasound assessment were included. Standardised assessments of anterior and lateral lung regions were prospectively recorded. A validated lung ultrasound score-of-aeration and a simplified scoring system based on the number of disease-free lung regions were correlated with: PaO2:FiO2 ratio, successful weaning from mechanical ventilation, and status (alive or dead) at discharge. MedCalc© statistical software was used for statistical analysis. Results: 28 patients (109 assessments) were included. Correlation was seen between score-of-aeration and PaO2:FiO2 ratio (r = -0.61, p<0.0001) and between the simplified scoring system and PaO2:FiO2 ratio (r = 0.52 p<0.0001). Achieving a score-of-aeration of ≤9/24 or ≥2 disease-free regions was associated with successful weaning from mechanical ventilation and survival to ICU discharge (accuracy of 94% and 97% respectively). Conclusion: Retrospective analysis from this small cohort of patients demonstrates that scores-of-aeration and a simplified scoring system based on the number of disease-free antero-lateral regions from serial LUS assessments correlate with PaO2:FiO2 ratio as a marker of disease severity in patients with COVID-19 pneumonia. In addition, lung ultrasound may help identify patients who will have favourable 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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».