IL-6 and D-dimer Levels at Admission Predict Cardiac Injury and Early Mortality during SARS-CoV-2 Infection
Notice bibliographique
Résumé
Background: We previously described the mortality associated with cardiac injury in patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19). The activation of immune and thrombotic biomarkers at admission, and their ability to predict cardiac injury and mortality patterns in COVID-19, remains unclear. Methods: This retrospective cohort study included 170 patients with COVID-19 with cardiac injury at the time of admission to Tongji Hospital in Wuhan between January 29, 2020, and March 8, 2020. The temporal evolution of inflammatory cytokines, coagulation markers, clinical treatment, and mortality were analyzed. Continuous variables are expressed as median (interquartile range). The Mann-Whitney test was used for two-group comparisons, whereas the Kruskal-Wallis test was used for comparisons among three groups. Categorical variables are expressed as proportions and percentages, and Fisher’s exact test was used to compare differences. A multivariate regression model was used to predict in-hospital death. A simple linear regression analysis was applied to examine the correlation between baseline biomarkers and peak cTnI levels. Results: Of the 170 patients, 60 (35.3%) died early (<21 d), and 61 (35.9%) died after a prolonged stay. The admission laboratory findings correlating with early death were elevated interleukin 6 (IL-6) (P < 0.0001), tumor necrosis factor-α (P = 0.0025), and C-reactive protein (P < 0.0001). We observed the trajectory of biomarker changes in patients after admission hospitalization, and determined that early mortality was associated with a rapidly increasing D-dimer level, and gradually decreasing platelet and lymphocyte counts. Multivariate and simple linear regression models indicated that the risk of death was associated with immune and thrombotic pathway activation. Elevated admission cTnI levels were associated with elevated IL-6 (P = 0.03) and D-dimer (P = 0.0021) levels. Conclusion: In patients with COVID-19 with cardiac injury, IL-6 and D-dimer levels at admission predicted subsequently elevated cTnI levels and early death, thus highlighting the need for early inflammatory cytokine-based risk stratification in patients with cardiac injury.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».