Selective COVID-19 Coinfections in Diabetic Patients with Concomitant Cardiovascular Comorbidities Are Associated with Increased Mortality
Notice bibliographique
Résumé
Coinfections and comorbidities add additional layers of difficulties into the challenges of COVID-19 patient management strategies. However, studies examining these clinical conditions are limited. We have independently investigated the significance of associations of specific bacterial species and different comorbidities in the outcome and case fatality rates among 129 hospitalized comorbid COVID-19 patients. For the first time, to best of our knowledge, we report on the predominance of Klebsiella pneumoniae and Acinetobacter baumannii in COVID-19 non-survival diabetic patients The two species were significantly associated to COVID-19 case fatality rates (p-value = 0.02186). Coinfection rates of Klebsiella pneumoniae and Acinetobacter baumannii in non-survivors were 93% and 73%, respectively. Based on standard definitions for antimicrobial resistance, Klebsiella pneumoniae and Acinetobacter baumannii were classified as multidrug resistant and extremely drug resistant, respectively. All patients died at ICU with similar clinical characterisitics. Of the 28 major coinfections, 24 (85.7%) were in non-survivor diabetic patients, implying aggravating and worsening the course of COVID-19. The rates of other comorbidities varied: asthma (47%), hypertension (79.4%), ischemic heart disease (71%), chronic kidney disease (35%), and chronic liver disease (32%); however, the rates were higher in K. pneumoniae and were all concomitantly associated to diabetes. Other bacterial species and comorbidities did not have significant correlation to the outcomes. These findings have highly significant clinical implications in the treatment strategies of COVID-19 patients. Future vertical genomic studies would reveal more insights into the molecular and immunological mechanisms of these frequent bacterial species. Future large cohort multicenter studies would reveal more insights into the mechanisms of infection in COVID-19.
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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 | 0,001 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».