Monocyte distribution width as a novel sepsis indicator in COVID-19 patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV-2) is a highly transmittable virus which causes the novel coronavirus disease (COVID-19). Monocyte distribution width (MDW) is an in-vitro hematological parameter which describes the changes in monocyte size distribution and can indicate progression from localized infection to systemic infection. In this study we evaluated the correlation between the laboratory parameters and available clinical data in different quartiles of MDW to predict the progression and severity of COVID-19 infection. METHODS: A retrospective analysis of clinical data collected in the Emergency Department of Rashid Hospital Trauma Center-DHA from adult individuals tested for SARS-CoV-2 between January and June 2020. The patients (n = 2454) were assigned into quartiles based on their MDW value on admission. The four groups were analyzed to determine if MDW was an indicator to identify patients who are at increased risk for progression to sepsis. RESULTS: Our data showed a significant positive correlation between MDW and various laboratory parameters associated with SARS-CoV-2 infection. The study also revealed that MDW ≥ 24.685 has a strong correlation with poor prognosis of COVID-19. CONCLUSIONS: Monitoring of monocytes provides a window into the systemic inflammation caused by infection and can aid in evaluating the progression and severity of COVID-19 infection.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».