The Prognostic Value of (1→3)-β-D-Glucan in COVID-19 Patients with and Without Secondary Fungal Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: -D-Glucan (BDG) in serum may be indicative of invasive fungal disease (IFD), but even without IFD, elevated BDG can be associated with adverse patient outcomes. METHODS: COVID-19-infected patients (n = 125) who were screened for IFD with fungal biomarkers were evaluated to assess the prognostic value of BDG. BDG was correlated with patients' mortality, considering the influences of IFD and anti-fungal therapy (AFT). RESULTS: = 0.0001). In patients without IFD but with BDG > 31 pg/mL, mortality dropped to 50% when AFT was administered. In patients with BDG > 31 pg/mL and neither IFD nor AFT, the average probability of death was 3.38-fold greater. CONCLUSIONS: Elevated serum BDG is associated with significant mortality in COVID-19-infected patients without IFD, irrespective of AFT. A BDG-associated proinflammatory response might be driving the high mortality. BDG serves as a prognostic marker in COVID-19-infected patients with or without IFD. When BDG is very low (≤31 pg/mL) the likelihood of death remains consistent with the background mortality rates for COVID-19 within the ICU.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».