The effect of corticosteroids, antibiotics, and anticoagulants on the development of post-COVID-19 syndrome in COVID-19 hospitalized patients
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To assess the effect of commonly used drugs in the treatment of hospitalized COVID-19 patients on the development of post-COVID-19 syndrome. Methods: Data from patients hospitalized in Medisch Spectrum Twente with an COVID-19 infection was collected from two separate databases, the MST clinical database containing the in-hospital electronic health records of COVID-19 patients and the Post-COVID cohort database containing patient follow-up data of the same patients. The aforementioned databases were then merged to determine the association between patient treatment with corticosteroids, antibiotics or anticoagulants during the hospital stay and the development of post-COVID-19 syndrome 6 months after hospital discharge. Results: A total of 123 patients had clinical data and 6 months follow-up data available. Out of these patients, 33 patients (26.8%) had developed and were still affected by post-COVID-19 syndrome 6 months after hospital discharge. Multivariate analysis showed that patients treated with corticosteroids were associated with a significantly lower chance (OR 0.32, 95% CI 0.11 to 0.90) of developing post-COVID-19 syndrome while antibiotics (OR 1.26, 95% CI 0.47 to 3.39) and anticoagulants (OR 0.55, 95% CI 0.18 to 1.71) were not significantly associated. Conclusion: This study showed that corticosteroids have a significant protective effect on the development of post-COVID-19 syndrome in hospitalized patients. While anticoagulants also indicate a protective trend, this effect was not statistically significant. On the contrary, patients treated with antibiotics were shown to have increased chances of developing post-COVID-19 syndrome, although this effect was also not statistically significant
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».