A Learning-Based Model to Evaluate Hospitalization Priority in COVID-19 Pandemics
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The emergence of the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) is placing an increasing burden on healthcare systems. Although the majority of infected patients experience non-severe symptoms and can be managed at home, some individuals develop severe symptoms and require hospital admission. Therefore, it is critical to efficiently assess the severity of COVID-19 and identify hospitalization priority with precision. In this respect, a four-variable assessment model, including lymphocyte, lactate dehydrogenase, C-reactive protein, and neutrophil, is established and validated using the XGBoost algorithm. This model is found to be effective in identifying severe COVID-19 cases on admission, with a sensitivity of 84.6%, a specificity of 84.6%, and an accuracy of 100% to predict the disease progression toward rapid deterioration. It also suggests that a computation-derived formula of clinical measures is practically applicable for healthcare administrators to distribute hospitalization resources to the most needed in epidemics and pandemics.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A Learning-Based Model to Evaluate Hospitalization Priority in COVID-19 Pandemics
- Date Crossref
- 01/09/2020
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Tsinghua–Berkeley Shenzhen Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Tsinghua University Shenzhen International Graduate School (SIGS) pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Guizhou Provincial People's Hospital Department of Radiology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Central South University Department of Radiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Second Xiangya Hospital of Central South University pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Wuhan University Department of Radiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Zhongnan Hospital of Wuhan University pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Department of Radiology Quality Control Center pays non établi dans la noticeInstitution
Tsinghua–Berkeley Shenzhen Institute, Shenzhen International Graduate School (SIGS) — Tsinghua University et Department of Radiology — Guizhou Provincial People's Hospital, avec 5 autres affiliations.
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