An investigation into the correlation of vitamin D status and management outcomes in patients with severe COVID-19 at a South African tertiary hospital
Notice bibliographique
Résumé
Background: Severe COVID-19 has a poor prognosis, and biomarkers may predict disease severity. This study aimed to assess the effect of baseline Vitamin D (VitD) inadequacy on outcome of patients with severe COVID-19 admitted to intensive care unit (ICU) in a tertiary hospital in South Africa. Methods: Patients with confirmed SARS-CoV-2 were recruited during wave II of the pandemic in Cape Town. Eighty-six patients were included in the study. They were categorized into three groups "VitD deficient, VitD insufficient and VitD sufficient". We combined the VitD deficient with insufficient group to form "VitD inadequate'' group. Cox regression analysis was done to assess the association between VitD status and mortality. Factors with p< 0.05 in adjusted multivariable cox regression were considered statistically significant. Results: The proportion of VitD inadequacy was 64% (55/86), with significantly higher proportion of hypertension (66%; p 0.012). Kaplan Meir curve showed no significant difference in the probability of survival among the COVID-19 patients admitted in the ICU with or without VitD inadequacy. However, patients with elevated serum creatinine were significantly more at risk of dying (Adjusted Hazard Ratio 1.008 (1.002 - 1.030, p<0.017). Conclusion: Our study found a high prevalence of VitD inadequacy (combined deficiency and insufficiency) in COVID-19 patients admitted to the ICU. This may indicate a possible risk of severe disease. Whilst there was no statistically significant relationship between VitD status and mortality in this cohort, baseline VitD may be an important prognostic biomarker in COVID-19 patients admitted to the ICU, particularly in those with comorbidities that predispose to VitD deficiency.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».