A Risk Score Proposal for Covid-19 in Nursing Homes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».