Prognostic value of severe acute respiratory syndrome coronavirus‐2 viral load and antibodies in patients hospitalized with <scp>COVID</scp>‐19
Notice bibliographique
Résumé
Observational studies have identified the potential prognostic value for severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) viral load and anti-SARS-CoV-2 antibodies in coronavirus disease 2019 (COVID-19). However, viral load in nasopharyngeal (NP) swabs produced inconsistent results in prognostic analyses, and the prognostic value of viral load or antibodies has not been confirmed in large clinical trials. COVACTA and REMDACTA were double-blind, randomized, controlled trials with a combined enrollment of 1078 patients hospitalized with COVID-19 treated with tocilizumab or placebo in COVACTA or tocilizumab plus remdesivir or placebo plus remdesivir in REMDACTA. We assessed the potential prognostic value of NP and serum SARS-CoV-2 viral load and serum anti-SARS-CoV-2 antibodies at baseline as biomarkers for clinical outcomes in patients enrolled in these trials. In adjusted Cox proportional hazard models, serum viral load was a more reliable predictor of clinical outcomes than NP viral load; high serum viral load was associated with higher risk for death and mechanical ventilation/death and lower likelihood of hospital discharge (high vs. negative viral load hazard ratios [95% confidence interval {CI}] were 2.87 [1.57-5.25], 3.86 [2.23-6.68], and 0.23 [0.14-0.36], respectively, in COVACTA and 8.11 [2.95-22.26], 10.29 [4.5-23.55], and 0.21 [0.15-0.29], respectively, in REMDACTA) and high serum viral load correlated with levels of inflammatory cytokines and lung damage biomarkers. High anti-SARS-CoV-2 spike protein antibody (ACOV2S) levels were associated with higher likelihood of hospital discharge (high vs. below the limit of quantification hazard ratios [95% CI] were 2.55 [1.59-4.08] for COVACTA and 1.54 [1.13-2.09] for REMDACTA). These results support the role of baseline SARS-CoV-2 serum viral load and ACOV2S antibody titers in predicting clinical outcomes for patients hospitalized with COVID-19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».