Functional recovery following hospitalisation of patients diagnosed with COVID-19: a protocol for a longitudinal cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: COVID-19 is an international public health crisis with more than 132 million infections worldwide. Beyond acute infection, emerging data indicate patients diagnosed with COVID-19 may experience persistent sequelae similar to survivors of sepsis or acute respiratory syndromes, including mobility limitations and fatigue. However, there is limited evidence on the trajectory of functional recovery in those hospitalised with COVID-19. The primary aim of the Coronavirus Registry Functional Recovery (COREG-FR) study is to understand the trajectory of functional recovery among individuals hospitalised for COVID-19 over the medium (up to 6 months) and longer term (6-12 months) that will guide clinical care and optimal management of serious COVID-19 illness and recovery. METHODS AND ANALYSIS: COREG-FR is a multicentre longitudinal cohort study. We will enrol a minimum of 211 adults age 18 years and older with COVID-19 from five hospitals. Participants will be followed from admission to hospital as an inpatient, to hospital discharge, and at 3-month, 6-month, 9-month and up to 12-month post-hospital discharge. We will conduct telephone interviews at ward admission and discharge, and telephone interviews plus in-person assessments of physical function and lung function at all remaining follow-ups. Our primary outcome is the Activity Measure for Post-Acute Care mobility scale measured at all time points. We will conduct linear mixed effects regression analyses to explore determinants of functional outcomes after COVID-19 illness. Subgroup analyses based on age (≤65 vs >65 years), frailty status (Clinical Frailty Scale score ≤4 vs >5) and variants of concern will be conducted. ETHICS AND DISSEMINATION: COREG-FR has been approved by Research Ethics Boards at participating sites. We will disseminate this work through peer-reviewed manuscripts, presentations at national and international meetings and through the established COREG website (www.coregontario.ca). COREG-FR is designed as a data platform for future studies evaluating COVID-19 recovery. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT04602260; Pre-results.
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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 | 0,057 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,007 |
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 ».