MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403406474 · doi:10.3390/v16101615

Host Response Markers of Inflammation and Endothelial Activation Associated with COVID-19 Severity and Mortality: A GeoSentinel Prospective Observational Cohort

2024· article· en· W4403406474 sur OpenAlexafffundabout
Andrea M. Weckman, Sarah Anne J. Guagliardo, Valerie M. Crowley, Lucía Moro, Chiara Piubelli, Tamara Ursini, Sabrina H. van Ierssel, Federico Gobbi, Hannah Emetulu, Aisha Rizwan, Kristina M Angelo, Carmelo Licitra, Bradley A. Connor, Sapha Barkati, Michelle Ngai, Kathleen Zhong, Ralph Huits, Davidson H. Hamer, Michael Libman, Kevin C. Kain

Notice bibliographique

RevueViruses · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstituut voor Tropische GeneeskundePublic Health Agency of CanadaCenters for Disease Control and PreventionInternational Society of Travel Medicine
Mots-clésInflammationObservational studyMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Endothelial activationProspective cohort study2019-20 coronavirus outbreakCohort studyInternal medicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)ImmunologyVirologyDiseaseOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The effect of the COVID-19 pandemic on healthcare systems emphasized the need for rapid and effective triage tools to identify patients at risk of severe or fatal infection. Measuring host response markers of inflammation and endothelial activation at clinical presentation may help to inform appropriate triage and care practices in patients with SARS-CoV-2 infection. Methods: We enrolled patients with COVID-19 across five GeoSentinel clinical sites (in Italy, Belgium, Canada, and the United States) from September 2020 to December 2021, and analyzed the association of plasma markers, including soluble urokinase-type plasminogen activator receptor (suPAR), soluble tumor necrosis factor receptor-1 (sTREM-1), interleukin-6 (IL-6), interleukin-8 (IL-8), complement component C5a (C5a), von Willebrand factor (VWF-a2), and interleukin-1 receptor antagonist (IL-1Ra), with 28-day (D28) mortality and 7-day (D7) severity (discharged, hospitalized on ward, or died/admitted to the ICU). Results: Of 193 patients, 8.9% (16 of 180) died by D28. Higher concentrations of suPAR were associated with increased odds of mortality at D28 and severity at D7 in univariable and multivariable regression models. The biomarkers sTREM-1 and IL-1Ra showed bivariate associations with mortality at D28 and severity at D7. IL-6, VWF, C5a, and IL-8 were not as indicative of progression to severe disease or death. Conclusions: Our findings confirm previous studies’ assertions that point-of-care tests for suPAR and sTREM-1 could facilitate the triage of patients with SARS-CoV-2 infection, which may help guide hospital resource allocation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVirusesMême sujetCOVID-19 Clinical Research StudiesTravaux en français237 207