Clinical characteristics, risk factors and outcomes in patients with severe COVID-19 registered in the International Severe Acute Respiratory and Emerging Infection Consortium WHO clinical characterisation protocol: a prospective, multinational, multicentre, observational study
Notice bibliographique
Résumé
Due to the large number of patients with severe coronavirus disease 2019 (COVID-19), many were treated outside the traditional walls of the intensive care unit (ICU), and in many cases, by personnel who were not trained in critical care. The clinical characteristics and the relative impact of caring for severe COVID-19 patients outside the ICU is unknown. This was a multinational, multicentre, prospective cohort study embedded in the International Severe Acute Respiratory and Emerging Infection Consortium World Health Organization COVID-19 platform. Severe COVID-19 patients were identified as those admitted to an ICU and/or those treated with one of the following treatments: invasive or noninvasive mechanical ventilation, high-flow nasal cannula, inotropes or vasopressors. A logistic generalised additive model was used to compare clinical outcomes among patients admitted or not to the ICU. A total of 40 440 patients from 43 countries and six continents were included in this analysis. Severe COVID-19 patients were frequently male (62.9%), older adults (median (interquartile range (IQR), 67 (55–78) years), and with at least one comorbidity (63.2%). The overall median (IQR) length of hospital stay was 10 (5–19) days and was longer in patients admitted to an ICU than in those who were cared for outside the ICU (12 (6–23) daysversus8 (4–15) days, p<0.0001). The 28-day fatality ratio was lower in ICU-admitted patients (30.7% (5797 out of 18 831)versus39.0% (7532 out of 19 295), p<0.0001). Patients admitted to an ICU had a significantly lower probability of death than those who were not (adjusted OR 0.70, 95% CI 0.65–0.75; p<0.0001). Patients with severe COVID-19 admitted to an ICU had significantly lower 28-day fatality ratio than those cared for outside an ICU.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».