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Enregistrement W4416917902 · doi:10.1016/j.ahjo.2025.100690

Cardiac troponin T elevation predicts mortality in hospitalized COVID-19 patients

2025· article· en· W4416917902 sur OpenAlexaff
Katelyn A. Bruno, R. Scott Wright, Joshua Culberson, Mikolaj A. Wieczorek, David O. Hodge, Patrick W. Johnson, Emily R. Whelan, Jose Malavet, Kathryn F. Larson, Jonathon W. Senefeld, Chad C. Wiggins, Stephen A. Klassen, J.F. Ricci, Taimur Sher, Rickey E. Carter, Michael J. Joyner, DeLisa Fairweather, Allan S. Jaffe

Notice bibliographique

RevueAmerican Heart Journal Plus Cardiology Research and Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteBiomedical Advanced Research and Development AuthorityUnitedHealth GroupU.S. Department of Health and Human ServicesOctapharmaAmerican Heart AssociationNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMayo Clinic
Mots-clésElevation (ballistics)Troponin TTroponinClinical trialMortality rateElectrocardiography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To evaluate if cardiac troponin values predict poor outcomes in COVID-19 patients across the range of patients of different sex and age. Methods: We examined high-sensitivity cardiac troponin T (hs-cTnT) levels in 1050 severely ill hospitalized COVID-19 patients who had hs-cTnT data available and participated in the Expanded Access Program for convalescent plasma study during the first wave (April-August 2020) of the COVID-19 pandemic. Results: We observed a continuous relationship between hs-cTnT levels and mortality in hospitalized males and females with COVID-19. This finding was present regardless of sex or age. Conclusion: These data indicate the prognostic ability of hs-cTnT to predict mortality in hospitalized COVID-19 patients across all relevant patient groups.Clinical Trials registration number: NCT04338360.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,420 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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