Diagnostic accuracy of sinus tachycardia as an independent clinical indicator among different COVID-19 variants
Notice bibliographique
Résumé
Background.The most common arrhythmia which have been reported frequently in COVID-19 patients is sinus tachycardia.As COVID-19 is usually misdiagnosed with other respiratory tract diseases, introduction of a rapid clinical indicator for out of proportional sinus tachycardia in the diagnosis of COVID-19 during the early viral replication stage is essential for better cost-effective use of resources.Objectives.This study was conducted to determine the diagnostic accuracy of sinus tachycardia as an independent indicator of COVID-19.Material and methods.This is a cross-sectional analytical study.It included 152 healthcare workers who fulfilled the inclusion criteria.Multiple logistic regression analysis was conducted to investigate the factors associated with COVID-19 among the entire study sample and among each group.Results.Among our participants, 32.9% were male, while 67.1% were female, with a mean age of 35.47 ± 7.09 years.It was found that 51.3% of our sample were COVID-19 PCR positive, and the mean number of days of symptoms at presentation was 2.01 ± 1.29.It was found that the prevalence of out of proportional sinus tachycardia among the participants diagnosed with COVID-19 in 2021 was triple that of the participants who were recruited in 2020 (61%, 26%, respectively).It was found that there was significant association between pulse rate and COVID-19, with gender, age, temperature or days of symptoms having no effect. Conclusions.The study highlights the diagnostic accuracy of sinus tachycardia as an independent indicator of COVID-19, especially the Omicron variant, as a higher pulse rate is associated with higher odds of having COVID-19 Key words: sinus tachycardia, COVID-19, cardiac arrhythmias.
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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 | 0,009 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».