Mexican Hispanics show significant improvement in lung function approximately 1 year after having severe COVID‐19
Notice bibliographique
Résumé
The long-term effects of COVID-19 on lung function are not understood, especially for periods extending beyond 1 year after infection. This observational, longitudinal study investigated lung function in Mexican Hispanics who experienced severe COVID-19, focusing on how the length of recovery affects lung function improvements. At a specialized COVID-19 follow-up clinic in Yucatan, Mexico, lung function and symptoms were assessed in patients who had recovered from severe COVID-19. We used z-scores, and Wilcoxon's signed rank test to analyse changes in lung function over time. Lung function was measured twice in 82 patients: the first and second measurements were taken a median of 94 and 362 days after COVID-19 diagnosis, respectively. Initially, 61% of patients exhibited at least one of several pulmonary function abnormalities (lower limit of normal = -1.645), which decreased to 22% of patients by 390 days post-recovery. Considering day-to-day variability in lung function, 68% of patients showed improvement by the final visit, while 30% had unchanged lung function from the initial assessment. Computed tomography (CT) scans revealed ground-glass opacities in 33% of patients. One year after infection, diffusing capacity of the lungs for carbon monoxide z-scores accounted for 30% of the variation in CT fibrosis scores. There was no significant correlation between the length of recovery and improvement in lung function based on z-scores. In conclusion, 22% of patients who recovered from severe COVID-19 continued to show at least one lung function abnormality 1 year after recovery, indicating a prolonged impact of COVID-19 on lung health.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».