Insuffisance rénale aiguë au cours de la COVID-19 : expérience du Togo
Notice bibliographique
Résumé
Étudier les aspects épidémiologiques, cliniques, paracliniques et évolutifs de l'insuffisance rénale aiguë (IRA) au cours de la COVID-19 à Lomé au Togo. Étudier les aspects épidémiologiques, cliniques, paracliniques et évolutifs de l'insuffisance rénale aiguë (IRA) au cours de la COVID-19 à Lomé au Togo. Il s'agissait d'une étude transversale et analytique avec recueil rétrospectif des données. Elle a concerné tous les patients hospitalisés au CHR-LOME COMMUNE (centre national de prise en charge) de mars 2020 à août 2021, souffrant de COVID-19 et qui présentaient une IRA. La prévalence de l'IRA au cours de la COVID-19 était de 3,90 %. Les sujets âgés de plus de 65 ans étaient les plus représentés. Les extrêmes d'âge étaient de 17 et 85 ans. Le sexe-ratio (H/F) était de 2,89. Les principaux facteurs associés à la gravité de l'insuffisance rénale aiguë de façon significative étaient le diabète (p = 0,04), l'asthme (p = 0,000007) et l'infection à VIH (p = 0,000002). Il y avait une corrélation entre le degré de l'insuffisance rénale aiguë et la gravité à l'admission (p = 0,04). Les patients ayant présenté une IRA de gravité 2 et 3 étaient hémodialysés. Il y avait une corrélation statistiquement significative entre la mortalité intra hospitalière et la gravité de l'insuffisance rénale aiguë (p = 0,04). Le taux de mortalité intra-hospitalière était de 23 %. L'IRA au cours de la COVID-19 constitue une véritable préoccupation pour les cliniciens. Sa prise en charge médicale implique une équipe pluridisciplinaire. Un accent particulier doit donc être mis sur la gestion des comorbidités et les mesures préventives de néphroprotecteur.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».