The effect of hemoperfusion on treatment outcomes in COVID-19 patients with respiratory failure: a prospective study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: COVID-19 emerged as a global clinical threat following an outbreak in China in late 2019. Objectives: The aim of the current study was to assess the effect of hemoperfusion in COVID-19 patients with respiratory failure. Patients and Methods: In this prospective study, a total of 98 patients over the age of 18 with the positive COVID-19 polymerase chain reaction (PCR) test were investigated. The patients were divided into two groups; a control group consisting of 47 patients who did not receive hemoperfusion, and an exposed group consisting of 51 patients who met the criteria for hemoperfusion. Various parameters including complete blood cell counts, serum bilirubin, creatinine, C-reactive protein (CRP), and interleukin 6 (IL-6) levels were evaluated in all patients. Results: The results of our study revealed a statistically significant difference in intensive care unit (ICU) admission between the two groups. Hospitalization time (19.941±1.75 versus 14.615±1.39, P=0.021) and ICU time (14.98±1.30 versus 9.62±1.15; P=0.003) were significantly higher in patients who received hemoperfusion. Regarding the mortality rate, only 36.7% of the patients survived; however, there was no significant difference observed between the two groups (P=0.34). Conclusion: In conclusion, the findings of our study indicate that hemoperfusion in COVID-19 patients with respiratory failure led to a significant increase in hospital stay and ICU stay compared to those without hemoperfusion. Further research is needed to determine the optimal timing and frequency of hemoperfusion to improve treatment outcomes in COVID-19 patients with respiratory failure.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».