Analysing COVID-19 treatment outcomes in dedicated wards at a large university hospital in northern Poland: a result-based observational study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Presenting outcomes of patients hospitalised for COVID-19 should be put in context and comparison with other facilities. However, varied methodology applied in published studies can impede or even hinder a reliable comparison. The aim of this study is to share our experience in pandemic management and highlight previously under-reported factors affecting mortality. We present outcomes of COVID-19 treatment in our facility that will allow for an intercentre comparison. We use simple statistical parameters-case fatality ratio (CFR) and length of stay (LOS). SETTING: Large clinical hospital in northern Poland serving over 120 000 patients annually. PARTICIPANTS: Data were collected from patients hospitalised in COVID-19 general and intensive care unit (ICU) isolation wards from November 2020 to June 2021. The sample consisted of 640 patients-250 (39.1 %) were women and 390 (60.9 %) were men, with a median age of 69 (IQR 59-78) years. RESULTS: Values of LOS and CFR were calculated and analysed. Overall CFR for the analysed period was 24.8%, varying from 15.9 % during second quarter 2021 to 34.1% during fourth quarter 2020. The CFR was 23.2% in the general ward and 70.7% in the ICU. All ICU patients required intubation and mechanical ventilation, and 44 (75.9 %) of them developed acute respiratory distress syndrome. The average LOS was 12.6 (±7.5) days. CONCLUSIONS: We highlighted the importance of some of the under-reported factors affecting CFR, LOS and thus, mortality. For further multicentre analysis, we recommend broad analysis of factors affecting mortality in COVID-19 using simple and transparent statistical and clinical parameters.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».