<scp>MRI</scp> Assessment of Lung Water Density in Individuals Previously Infected With <scp>COVID</scp>‐19: A Cross‐Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung damage in post-acute COVID-19 is a common clinical finding. Lung water density (LWD) imaging using ultrashort echo time (UTE) MRI with proton-density weighting is sensitive to edema and fibrosis. PURPOSE: To characterize LWD in COVID-19 survivors, compared with a healthy cohort. STUDY TYPE: Retrospective cohort. POPULATIONS: 185 COVID-19 survivors (63 male; age [median (interquartile range, IQR)]: 51 (25-83) years; 160 (66-363) days from COVID-19 infection to MRI) and 109 healthy controls (64 male; age: 52 (27-76) years) with no history of COVID-19 infection. FIELD STRENGTH/SEQUENCE: 2.89T; Yarnball UTE pulse sequence. ASSESSMENT: Free-breathing three-dimensional LWD images were acquired in both cohorts. Clinical demographics (age, sex, body mass index [BMI]), presence of comorbidities (hypertension, dyslipidemia, diabetes, obesity), COVID-19 hospitalization, pulmonary function, six-minute walking distance, and plasma biomarkers were recorded. STATISTICAL TESTS: Student's t-tests or Mann-Whitney U tests were used to compare lung water metrics between cohorts. The effect of comorbidities was assessed using Kruskal-Wallis tests followed by pairwise Wilcoxon tests with Bonferroni correction. Categorical variables were compared using chi-squared tests. p < 0.05 was considered significant. RESULTS: ) (32 (5) versus 26 (4) in men, 33 (9) versus 26 (7) in women), incidence of comorbidities (78% vs. 50% in men, 72% vs. 38% in women), rates of COVID-19 hospitalization (52% vs. 23% in men, 38% vs. 18% in women), and elevated CRP (mg/L) (2.2 (3.4) vs. 1.1 (1.4) in men, 1.8 (4.2) vs. 1.2 (2.1) in women). DATA CONCLUSION: MRI-derived LWD is elevated in COVID-19 survivors and is related to high BMI, COVID-19 hospitalization, inflammatory plasma biomarkers, and the presence of comorbidities. EVIDENCE LEVEL: 2. TECHNICAL EFFICACY: Stage 3.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».