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Enregistrement W4324133693 · doi:10.1007/s12630-022-02376-0

Secondary infections in critically ill patients with viral pneumonia due to COVID-19 and influenza: a historical cohort study

2023· article· en· W4324133693 sur OpenAlexaff
Alina Beliavsky, Barry V. Johnston, Qixuan Li, George Tomlinson, Rupert Kaul

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Anesthesia/Journal canadien d anesthésie · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of TorontoUniversity Health NetworkQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Critically illPneumoniaMedicineViral pneumonia2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Cohort studyIntensive care medicineVirologyCohortPandemicBetacoronavirusInternal medicineInfectious disease (medical specialty)OutbreakDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To compare the incidence and nature of secondary infections (SI) between critically ill patients with viral pneumonia due to COVID-19 and seasonal influenza and explore the association between SI and clinical outcomes. METHODS: We conducted a historical cohort study of patients admitted to the intensive care unit (ICU) at two tertiary care centers during the first wave of the COVID-19 pandemic and patients admitted with influenza during the 2018-2019 season. The primary outcome was the rate of SI. Secondary outcomes included rates of ICU and in-hospital mortality, organ-support-dependent disease, and length of ICU and hospital stay. RESULTS: Secondary infections developed in 55% of 95 COVID-19 patients and 51% of 47 influenza patients (unadjusted odds ratio [OR], 1.16; 95% confidence interval [CI], 0.57 to 2.33). After adjusting for baseline differences between cohorts, there were no significant differences between the COVID-19 cohort and the influenza cohort (adjusted OR, 1.00; 95% CI, 0.41 to 2.44). COVID-19 patients with SI had longer ICU and hospital stays and duration of mechanical ventilation. The SI incidence was higher in COVID-19 patients treated with steroids than in those not treated with steroids (15/20, 75% vs 37/75, 49%). CONCLUSION: Secondary infections were common among critically ill patients with viral pneumonia including COVID-19. We found no difference in the incidence of SI between COVID-19 and influenza in our cohort study, but SI in patients with COVID-19 were associated with worse clinical outcomes and increased healthcare resource use. The small cohort size precludes any causal inferences but may provide a basis for future research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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