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Enregistrement W4285444882 · doi:10.33425/2832-4226/21005

A Risk Score Proposal for Covid-19 in Nursing Homes

2021· article· en· W4285444882 sur OpenAlexaff
Ambra Raimondi, Gianluigi Poma, Domenico Zanaboni, Carolina Dellafiore, Elisabetta Above, Andrea Agostinelli, Catherine Klersy, Virginia Valeria Ferretti, Anna Maria Grugnetti, Andrea Falconeri, Vittoria Infantino, Lorena Sega, Valeria Meroni, Antonio Piralla, Fausto Baldanti, Carlo Fìlice

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical and Clinical Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSeroprevalenceObservational studyEarly warning scoreInternal medicineSerologyEmergency medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: During the SARS-CoV-2 pandemic currently ongoing worldwide, several challenges were encountered in managing patients in out-of-hospital residences. The aim of this study is to establish a risk score indicating the probability of SARS-CoV-2 infection and estimate the seroprevalence in nursing homes. Design: This is a retrospective cross-sectional observational study. Participants and Setting: 231 patients (median age 86 years, min 53 max 100 years) were enrolled from three nursing homes of Pavia and its surroundings. Measurements: Medical history, clinical and instrumental data were correlated to the results of nasopharyngeal swab and serology. Results: Patients with positive nasopharyngeal swab and/or serology were 170 (74%, 95%CI: 67%-79%) and seroprevalence was 64%. Variables associated with COVID-19 infection used to build the clinical score were: anosmia and ageusia, pulse oximetry <90%, conjunctivitis, rhinorrhea, myalgia. The probability of COVID-19 positivity increased linearly over the clinical score values (score 0: 55%; score 1: 83%: score 2+: 95%). By adding lung ultrasound to the score, a Clinical & LUS Risk Score was created, which allowed further stratification. The area under the ROC Curve for the two models was 0∙73 and 0∙77, respectively. Of note, fever, one of the pivotal signs in COVID-19 patients, was not a common manifestation among nursing home residents with SARS-CoV-2 infection, therefore it was not included in the scores. Conclusions: Given the high SARS-CoV-2 seroprevalence in nursing homes, the Clinical San Matteo Risk Score, implemented by lung ultrasound when available, can help for an early identification, isolation and treatment of possible positive cases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,418 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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