Survival analysis of COVID-19 versus non-COVID-19 patients requiring intensive care for acute respiratory distress syndrome: An observational retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Background/Aim: This study analyzed clinical factors impacting the survival of COVID-19 patients with acute respiratory distress síndrome, or ARDS (CARDS) to ICU compared to non-COVID-19 ARDS patients. Methods: Clinical variables from 1,008 CARDS cases and 332 ARDS cases were computed using learning algorithms. The multivariable Cox proportional hazards regression models with the enter method evaluated risk factors and ICU mortality relationships. The survival analysis was completed with Kaplan-Meier and the log-rank tests. Results: A Random Forest model revealed that mechanical ventilation-related factors, oxygenation, blood pH, superinfection, shock, and ICU length of stay have the greatest effects on ICU survival. According to a multivariate Cox model, reintubation and a high-flow nasal cannula were essential for survival in CARDS patients during the ICU stay. The length of stay in the ICU diminishes in patients older than 45 years, regardless of the source of ARDS. Conclusion: This study gives recommendations for the respiratory care of ARDS in COVID-19 patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».