Host Response Markers of Inflammation and Endothelial Activation Associated with COVID-19 Severity and Mortality: A GeoSentinel Prospective Observational Cohort
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».