Impact of High Troponin Level on the Outcome in COVID-19 Positive Patients
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: COVID-19 is a new disease caused by the recently discovered SARS-CoV-2 virus. The COVID-19 disease manifests in several ways and it may affect various systems, including the gastrointestinal, musculoskeletal, neurological, cardiovascular, and pulmonary systems. Individuals who have ad-additional health conditions, such as cardiovascular disorders, are particularly more likely to experience illness and death. This study aimed to assess the clinical effect of COVID-19 on myocardial injury, as measured by troponin elevation, and to determine if this effect has an impact on the outcome. Patients and Methods: This retrospective study was conducted at King Saud Medical City. The electronic medical records used to identify all admitted patients between March 23 and June 15, 2020, with a laboratory-confirmed positive COVID-19 diagnosis who had troponin I measured. Results: During the study period, 768 COVID-19-positive patients were hospitalized. Of those, 187 patients were excluded because the troponin level was not measured. The remaining 581 (75.7%) had troponin I measured. Overall, 89 of 581 (15.3%) patients died. Of those, 67.8% were in the markedly elevated cTnI group, 8.5% were in the mildly elevated cTnI group, whereas no deaths were reported in the group with normal cTnI levels. Conclusion: Myocardial injury was observed in COVID-19-admitted patients at a significant level that warrants attention to this consequence. In older individuals with pre-existing cardiovascular comorbidities, the diagnosis of myocardial injury was linked to a higher likelihood of being admitted to the intensive care unit, experiencing a worse prognosis, and ultimately, death.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».