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Host transcriptomics and machine learning for secondary bacterial infections in patients with COVID-19: a prospective, observational cohort study

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作者

Meagan Carney,Tiana Maria Pelaia,Tracy Chew,Sally Teoh,Amy Phu,Karan Kim,Ya Wang,Jonathan R. Iredell,Yoann Zerbib,Anthony S. McLean,Klaus Schughart,Benjamin Tang,Maryam Shojaei,Kirsty R. Short,Meagan Carney,Tiana Maria Pelaia,Tracy Chew,Sally Teoh,Amy Phu,Karan Kim,Ya Wang,Jonathan R. Iredell,Gabriella Cirmena,Alberto Ballestrero,Allan W. Cripps,Amanda J. Cox,Andrea De Maria,Arutha Kulasinghe,Carl G. Feng,Damien Chaussabel,Darawan Rinchai,Davide Bedognetti,Gabriele Zoppoli,Gunawan Gunawan,Irani Thevarajan,Jennifer Audsley,John‐Sebastian Eden,Marcela Kralovcova,Marek Nalos,Marko Radic,Martin Matějovič,Michele Bedognetti,Miroslav Průcha,Mohammed Toufiq,Narasaraju Teluguakula,Nicholas P. West,Paolo Cremonesi,Philip N Britton,Ricardo Garcia Branco,Rostyslav Bilyy,Stephen Macdonald,Thomas Karvunidis,Tim N Kwan,Velma Herwanto,Win Sen Kuan,Yoann Zerbib,Anthony S. McLean,Klaus Schughart,Benjamin Tang,Maryam Shojaei,Kirsty R. Short

出处

期刊：The Lancet microbe [Elsevier]
日期：2024-02-02 卷期号：5 (3): e272-e281 被引量：5

链接

thelancet.com thelancet.com nih.govdoi.org

标识

DOI：10.1016/s2666-5247(23)00363-4

摘要

Viral respiratory tract infections are frequently complicated by secondary bacterial infections. This study aimed to use machine learning to predict the risk of bacterial superinfection in SARS-CoV-2-positive individuals.

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