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Enregistrement W6902263294 · doi:10.6084/m9.figshare.26579951.v1

Additional file 1 of Differences in clinical characteristics and quantitative lung CT features between vaccinated and not vaccinated hospitalized COVID-19 patients in Italy

2024· article· en· W6902263294 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationLogistic regressionLungProportional hazards modelComorbidityRespiratory systemIncidence (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 1: Figure S1. Study Flowchart. Figure S2. Prevalence of vaccination by month of admission 2021. Table S1. Outcomes of not vaccinated and fully vaccinated patients. Table S2. Maximum Respiratory Support during hospitalization of not vaccinated and fully vaccinated patients. Table S3. Maximum Respiratory Support during hospitalization of survivors and not survivors. Table S4. Lung CT scan quantitative data after linear regression model adjusted for age, month of admission, presence of chronic lung diseases, ethnicity and sex (A) overall for January–December 2021 and (B) Only for patients admitted in July–December 2021. Figure S3. Underlying assumptions regarding the causal links between variables for estimating the: (A) effect of COVID-19 vaccination on lung CT-scan parameters; (B) effect of COVID-19 vaccination on in-hospital death; (C) effect of lung CT-scan parameters on in-hospital death. Figure S4. Histograms of fraction of total lung weight. Table S5. Unadjusted and adjusted HR from fitting a standard Cox regression model Of in hospital death by (A) total lung tissue mass strata, (B) Lung gas volume strata, (C) Not aerated plus poorly aerated fraction of total lung weight, (D) Vaccination status (January–December 2021), (E) Vaccination status (only July–December 2021). Table S6. Probability of admission in ICU in vaccinated and non-vaccinated COVID-19 patients has been investigate by means of logistic regression model crude and adjusted for age, Charlson Comorbidity Index, PaO2/FiO2 at admission and period of admission. Table S7. Clinical Characteristic, lung CT scan quantitative data, respiratory function maximum respiratory support of not vaccinated patients admitted or not admitted in ICU. Figure S5A. Fully vaccinated and Not vaccinated Kaplan-Meier survival curves. B. Age strata KM survival curves survival.

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)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7310,068

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,345 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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