Post-COVID-19 cardio-pulmonary manifestations after 1-year of SARS-CoV-2 infection among Indian population: A single centre, case-control study (OneCoV2 study)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The evolving challenge of persistent symptoms post-Coronavirus disease-2019 (COVID-19), particularly debilitating cardio-pulmonary manifestations, necessitates further exploration. Our study aimed to assess the cardio-pulmonary complications in patients a year after hospital discharge from severe COVID-19, contrasting these with findings from a non-COVID group. METHODS: The OneCoV2 study, a prospective, case-control study, was conducted at a tertiary care teaching hospital in northern India. We enrolled 43 subjects, with a mean age of 25.57 ± 7.94 years (COVID group) and 27.30 ± 8.17 years (non-COVID group). Comprehensive tests included pulmonary function tests, cardiac function tests, 6-min walk tests, and laboratory investigations. RESULTS: Significant differences were found in the pulmonary function [forced vital capacity (FVC) (p = 0.037), forced expiratory flow (FEF) 25-75 % (p = 0.013)], and cardiac function [left ventricular ejection fraction (LVEF) (p = 0.032), heart rate (HR) (p = 0.047)], along with the six-minute walk test results between the two groups. In the COVID group, Pearson's correlation showed a negative correlation between FVC and C-reactive protein (CRP) [r = -0.488, p = 0.007] and a positive correlation between the six-minute walk test [r = 0.431, p = 0.003] and HR [r = 0.503, p = 0.013]. CONCLUSIONS: Our data suggest that pulmonary abnormalities are prevalent in COVID patients even after 1-year of hospital discharge. Cardiac biomarkers also show an inclination towards the COVID group. While we found significant correlations involving some parameters like FVC, CRP, HR, and results from the six-minute walk test, we did not find any significant correlations with the other tested parameters in our study.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».