Association between echocardiographic features and inflammatory biomarkers with clinical outcomes in COVID-19 patients in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Background Respiratory infections are one of the most common comorbidities identified in hospitalized patients. The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic greatly impacted healthcare systems, including acute cardiac services. Aim This study aimed to describe the echocardiographic findings of patients with COVID-19 infections and their correlations with inflammatory biomarkers, disease severity, and clinical outcomes. Methods This observational study was conducted between June 2021 and July 2022. The analysis included all patients diagnosed with COVID-19 who had transthoracic echocardiographic (TTE) scans within 72 h of admission. Results The enrolled patients had a mean age of 55.6 ± 14.7 years, and 66.1% were male. Of the 490 enrolled patients, 203 (41.4%) were admitted to the intensive care unit (ICU). Pre-ICU TTE findings showed significantly higher incidence right ventricular dysfunction (28 [13.8%] vs. 23 [8.0%]; P = 0.04) and left ventricular (LV) regional wall motion abnormalities (55 [27.1%] vs. 29 [10.1%]; p < 0.001) in ICU patients compared to non-ICU patients. In-hospital mortality was 11 (2.2%), all deaths of ICU patients. The most sensitive predictors of ICU admission (p < 0.05): cardiac troponin I level (area under the curve [AUC] = 0.733), followed by hs-CRP (AUC = 0.620), creatine kinase-MB (AUC = 0.617), D-dimer (AUC = 0.599), and lactate dehydrogenase (AUC = 0.567). Binary logistic regression showed that reduced LV ejection fraction (LVEF), elevated pulmonary artery systolic pressure, and dilated right ventricle were echocardiographic predictors of poor outcomes (p < 0.05). Conclusion Echocardiography is a valuable tool in assessing admitted patients with COVID-19. Lower LVEF, pulmonary hypertension, higher D-dimer, C-reactive protein, and B-type natriuretic peptide levels were predictors of poor outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».