Analysis of Risk Factors of Soft Tissue Bleeding in COVID-19 Patients: A Point of View After Two Years of Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of the study was to analyze the relationship between patient characteristics, including anagraphic and laboratoristic data and amount of adipose tissue measured in computed tomography (CT) scans in coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients, and incidence of soft tissue bleeding requiring medical and/or interventional radiology management. Methods: A total of 132 patients hospitalized for COVID-19 pathology from October 2020 to May 2021 were included in the study and divided into two groups: a bleeding group of 70 cases with soft tissue bleeding occurring during hospitalization, and a control group of 62 hospitalized COVID-19 patients without bleeding events. In the bleeding group, two subgroups were considered: an embolization group including soft tissue bleeding cases requiring interventional radiology with transarterial embolization (TAE) (16/70; 22.9%) and a non-embolization group, clinically managed without TAE (54/70; 77.1%). Demographics and clinical data, visceral adipose tissue (VAT) area and subcutaneous adipose tissue (SAT) area measured on CT images and VAT/SAT ratio were compared between bleeding and control groups and between embolization and non-embolization subgroups. Results: Bleeding and control groups did not significantly differ for sex distribution, COVID-19, platelet (PLT) count, international normalized ratio (INR), SAT area, VAT area, and VAT/SAT ratio. Embolization and non-embolization groups did not significantly differ for age, COVID-19, PLT count, INR, SAT area, and VAT/SAT ratio. Bleeding group had lower body mass index (BMI) than control group as well as embolization group compared to non-embolization group. A statistically significant difference was observed between embolization and non-embolization groups for VAT area, with smaller values in embolization group (mean difference: 64.2 cm 2 , 95% confidence interval: 8.3 - 120.1; P < 0.05). Conclusion: Soft tissue bleeding in COVID-19 is more frequent and severe in patients with low amount of VAT, demonstrating that fat mass may have a containing function on bleeding, limiting its progression in surrounding structures. There are some other factors that influence the risk of bleeding, such as age, thromboprophylaxis therapy and BMI. J Clin Med Res. 2022;14(5):188-195 doi: https://doi.org/10.14740/jocmr4708
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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 | 0,012 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».