Mortality and Clinical Outcomes of Hospitalized COVID-19 Patients is Associated with Serum Concentrations of Selenium and Vitamin D
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronavirus disease (COVID-19) has imposed serious effects on public health.The main defender against this viral inflammatory disease is the body's immune system.Selenium and vitamin D as anti-inflammatory, immune-enhancing micronutrients could be beneficial in alleviating the worst outcomes of COVID-19.Methods: One hundred hospitalized COVID-19 patients with saturation of oxygen (SpO2) < 94 were assessed.In the first day of admission to the hospital, serum selenium and 25-hydroxy vitamin D concentrations were measured.Other clinical outcomes, including lung involvement, length of hospital stay (LOS), C-reactive protein (CRP), SpO2, intubation, and gastrointestinal and neural symptoms were extracted from each patient's medical record.Twenty-four-hour food recall was taken to evaluate the food intake of patients.Results: Fifty-six percent of patients were 25-hydroxy vitamin D deficient, and 2 percent were selenium deficient.After adjusting for confounding variables, serum selenium was negatively associated with mortality (coefficient: -0.16, p-value: 0.01) and both selenium (coefficient: -0.10, p-value: 0.01) and 25-hydroxy vitamin D (coefficient: -0.11, p-value: 0.004) showed inverse correlation with LOS. Conclusion:There is an inverse association between serum concentrations of selenium and 25-hydroxy vitamin D with adverse clinical outcomes and mortality of patients with severe COVID-19.Higher concentrations of selenium were associated with increased SpO2 and decreased LOS and risk of death.Although higher concentrations of 25-hydroxy vitamin D were associated with reduced LOS and percentage of lung involvement, no association was found regarding mortality.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».