Prognosis of Spontaneous Pneumothorax/Pneumomediastinum in Coronavirus Disease 2019: The CoBiF Score
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Pneumothorax and pneumomediastinum are associated with high mortality in invasively ventilated coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients; however, the mortality rates among non-intubated patients remain unknown. We aimed to analyze the clinical features of COVID-19-associated pneumothorax/pneumomediastinum in non-intubated patients and identify risk factors for mortality. Methods: We searched PubMed Scopus and Embase from January 2020 to December 2021. We performed a pooled analysis of 151 patients with no invasive mechanical ventilation history from 17 case series and 87 case reports. Subsequently, we developed a novel scoring system to predict in-hospital mortality; the system was further validated in multinational cohorts from ten countries (n = 133). Results: Clinical scenarios included pneumothorax/pneumomediastinum at presentation (n = 68), pneumothorax/pneumomediastinum onset during hospitalization (n = 65), and pneumothorax/pneumomediastinum development after recent COVID-19 treatment (n = 18). Significant differences were not observed in clinical outcomes between patients with pneumomediastinum and pneumothorax (±pneumomediastinum). The overall mortality rate of pneumothorax/pneumomediastinum was 23.2%. Risk factor analysis revealed that comorbidities bilateral pneumothorax and fever at pneumothorax/pneumomediastinum presentation were predictors for mortality. In the new scoring system, i.e., the CoBiF system, the area under the curve which was used to assess the predictability of mortality was 0.887. External validation results were also promising (area under the curve: 0.709). Conclusions: The presence of comorbidity bilateral pneumothorax and fever on presentation are significantly associated with poor prognosis in COVID-19 patients with spontaneous pneumothorax/pneumomediastinum. The CoBiF score can predict mortality in clinical settings as well as simplify the identification and appropriate management of patients at high risk.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle