Clinical and cardiovascular characteristics from subjects with in COVID-19 and viral outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Lower respiratory tract infections remain the deadliest communicable disease worldwide. The relationship between cardiovascular diseases and viral infections is well known; for example, during the AH1N1 influenza pandemic, many patients developed acute cardiovascular disease. In the SARS-CoV2 pandemic, cardiovascular health has again become a challenge, with early reports showing cardiac damage in these patients. Objective: The study aims to describe the clinical characteristics of COVID-19 patients with an emphasis on cardiovascular compromises, compared with past outbreaks of influenza AH1N1, to identify prognostic factors of severity. Methods: A cross-sectional study of 72 subjects with a confirmed diagnosis of COVID-19 was conducted. Subjects were evaluated in two groups: 38 hospitalized patients and 34 patients in the Intensive Care Unit (ICU). Data from different outbreaks of influenza AH1N1 were then compared with this group. Results: The 34 subjects in the ICU had higher levels of high sensible troponin, D dimer, creatinine, and leukocytes compared with the 38 hospitalized subjects. The lymphocytes count was diminished in 85.29% of ICU subjects. When compared with AH1N1 patients, it was found that SARS-CoV2 patients were 10 years older on average. The proportion of overweight and obese SARS-CoV2 patients was double that in the influenza outbreaks. In addition, it was observed that a high number of SARS-CoV2 subjects presented with diabetes mellitus. Conclusion: There were various clinical and severity differences between each of these outbreaks. However, viral respiratory infection diseases such as SARS-CoV2 are a significant risk factor for acute ischemic, functional, and structural cardiovascular complications. The only way to combat this risk is a prevention approach, specifically through vaccines, but also through measures that force drastic changes in health policies to reduce perhaps the worst of pandemics, obesity, and its metabolic consequences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».