Mortality Prognostic Hematological Parameters in COVID-19 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronavirus disease (COVID-19) pandemic has led to a global pandemic with cases ranging from asymptomatic infection to severe acute respiratory distress syndrome (ARDS). Early in the pandemic, COVID-19 was observed to affect multiple hematological parameters including leukocytes, lymphocytes, and platelets. We conducted this study to assess possible correlation between certain parameters such as neutrophil-lymphocyte ratio (NLR), platelet-lymphocyte ratio (PLR) and severity of COVID-19 infection. Methods: This is a single-center retrospective analysis of the data of adults (aged above 18 years) hospitalized at our facility from March to August 2020. All patients had the following criteria: oxygen saturation below 94% without oxygen supplementation on presentation and positive COVID-19 real-time reverse-transcriptase-polymerase chain reaction (RT-PCR). Results: The study population was 276 patients, and 52.2% were males. Multiple comorbidities were documented. Hypertension, diabetes, and asthma were the most common. Overall mortality was 21.3%. Leukocytosis along with lymphopenia were associated with significantly increased risk for intensive care unit (ICU) admission; however only leukocytosis was associated with increased risk of mechanical ventilation and death. PLR and NLR were significantly associated with disease severity in terms of rates of ICU admission, mechanical ventilation, and death. Although lymphopenia was noted more frequently in patients with severe COVID-19 infection, the association between lymphopenia and in-hospital mortality was not statistically significant in our study. The parameters can be used to predict severity, guide patient triage and early intervention. Conclusions: We conclude NLR and PLR can be used as simple prognostic factors to predict severity of COVID-19 patients and guide possible close monitoring and earlier intervention. Clin Infect Immun. 2023;8(1):13-23 doi: https://doi.org/10.14740/cii159
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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 | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».