Evaluation of the association between antiphospholipid antibodies and ICU admission outcome in critically ill COVID-19 patients in Iranian population
Notice bibliographique
Résumé
Background: The role of anti-phospholipid antibodies (aPLs) in the prognosis of COVID-19 patients is controversial. In order to prove the role of this factor, the necessary measures such as early initiation of anticoagulants should be started even in the early stages of the disease and in outpatients or the use of other drugs in addition to anticoagulants. We decided to investigate the role of these antibodies in ICU admission outcomes in critically ill COVID-19 patients. Methods: The case-control study was carried out in Isfahan, Iran, from March to September 2021. One hundred nine patients in the case group were selected, including patients admitted to the ICU with a COVID-19 diagnosis. The 140 patients in the control group were selected from hospitalized and outpatients with COVID-19 with PCR + and pulmonary involvement, similar to the case group without the need for ICU hospitalization. The anti B2GP1 (IgM, IgG) and anti-cardiolipin (IgM, IgG)) were compared in two groups. Results: The frequency percentage of patients in the abnormal group of anti-phospholipid antibodies was about 10% in total. No statistically significant difference in these aPLs in continued measures was observed between the two groups of patients admitted to the ICU and those outside the ICU. Also, in the logistics regression analysis, no significant association was observed. Conclusions: Therefore, the cause of coagulation in patients admitted to the ICU is not related to these aPLs. This means that aPLs could not be a good predictor of patient admission to the ICU.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».