RETRACTED: Acute burns during the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic: A one‐year retrospective study of 611 patients at a referral burn centre in northern Iran
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
Patients with acute burns are more vulnerable to COVID-19 because of physiologically weak immune systems. This study aimed to assess and compare individual characteristics, clinical features, and clinical outcomes of acute burn among COVID-19 and non-COVID-19 patients. A retrospective study, with data collected from 611 acute burn patients with or without a COVID-19 diagnosis referred to a burn centre in Iran. Data were collected from April 2020 to 2021. The mean age of acute burns patients with COVID-19 was higher compared with acute burns patients with non-COVID-19 (47.82 vs. 32.59 years, P < .001). Acute burns occurred more frequently in COVID-19 patients with comorbidities compared with non-COVID-19 patients (48.72% vs. 26.92%, P = .003). 58.97% of COVID-19 patients and 55.42% of non-COVID-19 patients had grade II & III and II burns, respectively (P < .001). The mean total body surface area of the burn was higher in COVID-19 patients compared with non-COVID-19 patients (32.69% vs. 16.22%, P < .001). Hospitalisation in the intensive care unit (ICU) was higher in COVID-19 patients than in non-COVID-19 patients (76.92% vs. 15.73%, P < .001). Length of stay in hospital and ICU, the cost of hospitalisation, and waiting time for the operating room was higher in COVID-19 patients compared with non-COVID-19 patients (15.30 vs. 3.88 days, P < .001; 9.61 vs. 0.75 days, P < .001; 30 430 628.717 vs. 10 219 192.44 rials, P = .011; 0.84 vs. 0.24 min, P < .001, respectively). Intubation and mortality in-hospital were higher in COVID-19 patients compared with non-COVID-19 patients (41.02% vs. 6.99%, P < .001; 35.90% vs. 6.12%, P < .001, respectively). Therefore, it is recommended that health managers and policymakers develop a care plan to provide high-quality care to acute burns patients with COVID-19, especially in low-income countries.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».