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Enregistrement W6958422541 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6595276

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

2024· other· en· W6958422541 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComorbidityLungProportional hazards modelRespiratory systemVaccinationCharlson comorbidity indexComputed tomographyLung infection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background To evaluate the differences in the clinical characteristics and severity of lung impairment, assessed by quantitative lung CT scan, between vaccinated and non-vaccinated hospitalized patients with COVID-19; and to identify the variables with best prognostic prediction according to SARS-CoV-2 vaccination status. We recorded clinical, laboratory and quantitative lung CT scan data in 684 consecutive patients [580 (84.8%) vaccinated, and 104 (15.2%) non-vaccinated], admitted between January and December 2021. Results Vaccinated patients were significantly older 78 [69–84] vs 67 [53–79] years and with more comorbidities. Vaccinated and non-vaccinated patients had similar PaO2/FiO2 (300 [252–342] vs 307 [247–357] mmHg; respiratory rate 22 [8–26] vs 19 [18–26] bpm); total lung weight (918 [780–1069] vs 954 [802–1149] g), lung gas volume (2579 [1801–3628] vs 2370 [1675–3289] mL) and non-aerated tissue fraction (10 [7.3–16.0] vs 8.5 [6.0–14.1] %). The overall crude hospital mortality was similar between the vaccinated and non-vaccinated group (23.1% vs 21.2%). However, Cox regression analysis, adjusted for age, ethnicity, age unadjusted Charlson Comorbidity Index and calendar month of admission, showed a 40% reduction in hospital mortality in the vaccinated patients (HRadj = 0.60, 95%CI 0.38–0.95). Conclusions Hospitalized vaccinated patients with COVID-19, although older and with more comorbidities, presented a similar impairment in gas exchange and lung CT scan compared to non-vaccinated patients, but were at a lower risk of mortality.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,282 · 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
GenreAutre

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
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