BACKGROUND. Since December 2019, an outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19) caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) emerged in Wuhan, and is now becoming a global threat. We aimed to delineate and compare the immunological features of severe and moderate COVID-19.

Abstract Objective To delineate the clinical characteristics of patients with coronavirus disease 2019 (covid-19) who died. Design Retrospective case series. Setting Tongji Hospital in Wuhan, China. Participants Among a cohort of 799 patients, 113 who died and 161 who recovered with a diagnosis of covid-19 were analysed. Data were collected until 28 February 2020. Main outcome measures Clinical characteristics and laboratory findings were obtained from electronic medical records with data collection forms. Results The median age of deceased patients (68 years) was significantly older than recovered patients (51 years). Male sex was more predominant in deceased patients (83; 73%) than in recovered patients (88; 55%). Chronic hypertension and other cardiovascular comorbidities were more frequent among deceased patients (54 (48%) and 16 (14%)) than recovered patients (39 (24%) and 7 (4%)). Dyspnoea, chest tightness, and disorder of consciousness were more common in deceased patients (70 (62%), 55 (49%), and 25 (22%)) than in recovered patients (50 (31%), 48 (30%), and 1 (1%)). The median time from disease onset to death in deceased patients was 16 (interquartile range 12.0-20.0) days. Leukocytosis was present in 56 (50%) patients who died and 6 (4%) who recovered, and lymphopenia was present in 103 (91%) and 76 (47%) respectively. Concentrations of alanine aminotransferase, aspartate aminotransferase, creatinine, creatine kinase, lactate dehydrogenase, cardiac troponin I, N-terminal pro-brain natriuretic peptide, and D-dimer were markedly higher in deceased patients than in recovered patients. Common complications observed more frequently in deceased patients included acute respiratory distress syndrome (113; 100%), type I respiratory failure (18/35; 51%), sepsis (113; 100%), acute cardiac injury (72/94; 77%), heart failure (41/83; 49%), alkalosis (14/35; 40%), hyperkalaemia (42; 37%), acute kidney injury (28; 25%), and hypoxic encephalopathy (23; 20%). Patients with cardiovascular comorbidity were more likely to develop cardiac complications. Regardless of history of cardiovascular disease, acute cardiac injury and heart failure were more common in deceased patients. Conclusion Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 infection can cause both pulmonary and systemic inflammation, leading to multi-organ dysfunction in patients at high risk. Acute respiratory distress syndrome and respiratory failure, sepsis, acute cardiac injury, and heart failure were the most common critical complications during exacerbation of covid-19.

The sudden increase in COVID-19 cases is putting high pressure on healthcare services worldwide. At this stage, fast, accurate and early clinical assessment of the disease severity is vital. To support decision making and logistical planning in healthcare systems, this study leverages a database of blood samples from 485 infected patients in the region of Wuhan, China, to identify crucial predictive biomarkers of disease mortality. For this purpose, machine learning tools selected three biomarkers that predict the mortality of individual patients more than 10 days in advance with more than 90% accuracy: lactic dehydrogenase (LDH), lymphocyte and high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP). In particular, relatively high levels of LDH alone seem to play a crucial role in distinguishing the vast majority of cases that require immediate medical attention. This finding is consistent with current medical knowledge that high LDH levels are associated with tissue breakdown occurring in various diseases, including pulmonary disorders such as pneumonia. Overall, this Article suggests a simple and operable decision rule to quickly predict patients at the highest risk, allowing them to be prioritized and potentially reducing the mortality rate. Early and accurate clinical assessment of disease severity in COVID-19 patients is essential for planning the allocation of scarce hospital resources. An explainable machine learning tool trained on blood sample data from 485 patients from Wuhan selected three biomarkers for predicting mortality of individual patients with high accuracy.

Objectives: Coronavirus disease 2019 has emerged as a major global health threat with a great number of deaths in China. We aimed to assess the association between Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score and hospital mortality in patients with coronavirus disease 2019, and to compare the predictive ability of Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score, with Sequential Organ Failure Assessment score and Confusion, Urea, Respiratory rate, Blood pressure, Age 65 (CURB65) score. Design: Retrospective observational cohort. Setting: Tongji Hospital in Wuhan, China. Subjects: Confirmed patients with coronavirus disease 2019 hospitalized in the ICU of Tongji hospital from January 10, 2020, to February 10, 2020. Interventions: None. Measurements and Main Results: Of 178 potentially eligible patients with symptoms of coronavirus disease 2019, 23 patients (12.92%) were diagnosed as suspected cases, and one patient (0.56%) suffered from cardiac arrest immediately after admission. Ultimately, 154 patients were enrolled in the analysis and 52 patients (33.77%) died. Mean Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score (23.23 ± 6.05) was much higher in deaths compared with the mean Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score of 10.87 ± 4.40 in survivors ( p < 0.001). Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score was independently associated with hospital mortality (adjusted hazard ratio, 1.07; 95% CI, 1.01–1.13). In predicting hospital mortality, Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score demonstrated better discriminative ability (area under the curve, 0.966; 95% CI, 0.942–0.990) than Sequential Organ Failure Assessment score (area under the curve, 0.867; 95% CI, 0.808–0.926) and CURB65 score (area under the curve, 0.844; 95% CI, 0.784–0.905). Based on the cut-off value of 17, Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score could predict the death of patients with coronavirus disease 2019 with a sensitivity of 96.15% and a specificity of 86.27%. Kaplan-Meier analysis showed that the survivor probability of patients with coronavirus disease 2019 with Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score less than 17 was notably higher than that of patients with Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score greater than or equal to 17 ( p < 0.001). Conclusions: Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score was an effective clinical tool to predict hospital mortality in patients with coronavirus disease 2019 compared with Sequential Organ Failure Assessment score and CURB65 score. Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score greater than or equal to 17 serves as an early warning indicator of death and may provide guidance to make further clinical decisions.

Introduction Information about sepsis in mainland China remains scarce and incomplete. The purpose of this study was to describe the epidemiology and outcome of severe sepsis and septic shock in mixed ICU in mainland China, as well as the independent predictors of mortality. Methods We performed a 2-month prospective, observational cohort study in 22 closed multi-disciplinary intensive care units (ICUs). All admissions into those ICUs during the study period were screened and patients with severe sepsis or septic shock were included. Results A total of 484 patients, 37.3 per 100 ICU admissions were diagnosed with severe sepsis (n = 365) or septic shock (n = 119) according to clinical criteria and included into this study. The most frequent sites of infection were the lung and abdomen. The overall ICU and hospital mortality rates were 28.7% (n = 139) and 33.5% (n = 162), respectively. In multivariate analyses, APACHE II score (odds ratio[OR], 1.068; 95% confidential interval[CI], 1.027–1.109), presence of ARDS (OR, 2.676; 95%CI, 1.691–4.235), bloodstream infection (OR, 2.520; 95%CI, 1.142–5.564) and comorbidity of cancer (OR, 2.246; 95%CI, 1.141–4.420) were significantly associated with mortality. Conclusions Our results indicated that severe sepsis and septic shock were common complications in ICU patients and with high mortality in China, and can be of help to know more about severe sepsis and septic shock in China and to improve characterization and risk stratification in these patients.

Sepsis is a global public health burden. The sequential organ failure assessment (SOFA) is the most commonly used scoring system for diagnosing sepsis and assessing severity. Due to the widespread use of endotracheal intubation and sedative medications in sepsis, the accuracy of the Glasgow Coma Score (GCS) is the lowest in SOFA. We designed this multicenter, cross-sectional study to investigate the predictive efficiency of SOFA with or without GCS on ICU mortality in patients with sepsis.

Abstract Background Endothelial cells (ECs) are considered more sensitive to cardiac ischemia/reperfusion (I/R) injury compared to cardiomyocytes. However, current research is mainly focused on molecular mechanisms and preventive strategies targeting cardiomyocyte I/R injury, whereas insufficient attention is placed on protecting endothelial function. Methods and Results In this study, we established an interlink among ulinastatin (UIT; a serine protease inhibitor), the kallikrein-kinin system (KKS), and EC injury in response to cardiac reperfusion for the first time, using in vitro and in vivo experiments, and bioinformatic analysis. Our data indicated that UTI affected I/R by inhibiting the activation of KKS and simultaneously down-regulating both bradykinin receptor 1 (Bdkrb1) and bradykinin receptor 2 (Bdkrb2) related signaling such as extracellularsignal–regulated kinase (ERK)/inducible nitric oxide synthase (iNOS) and vascular endothelial growth factor (VEGF)/endothelial nitric oxide synthase (eNOS), thereby reducing infarct size, attenuating inflammation and edema, and improving cardiac function and mortality. Interestingly, UIT significantly suppressed KLK1 activity but did not down-regulate the KKS in normal conditions, suggesting inhibition of KLK1 might be the crucial mechanism for UIT-induced cardioprotection in reperfusion injury. Moreover, knockdown of Bdkrb1 in reperfusion-induced cardiac endothelial cells (MCECs) injury significantly prevented ERK translocation into the nucleus, reducing apoptosis, junction disruption, and expression levels of cytokines, whereas Bdkrb2 deletion could not protect MCECs against I/R injury. Conclusions Our findings imply that inhibition of KLK1/Bdkrb1 is a critical target for UIT in the treatment of reperfusion-induced cardiac endothelial inflammation, apoptosis, and leakage and might be a potential therapeutic strategy for cardiac reperfusion injury.

Abstract A bitter substance induces specific orofacial and somatic behavioral reactions such as gapes in mice as well as monkeys and humans. These reactions have been proposed to represent affective disgust, and therefore, understanding the neuronal basis of the reactions would pave the way to understand affective disgust. It is crucial to identify and access the specific neuronal ensembles that are activated by bitter substances, such as quinine, the intake of which induces disgust reactions. However, the method to access the quinine-activated neurons has not been fully established yet. Here, we show evidence that a targeted recombination in active populations (TRAP) method, induces genetic recombination in the quinine-activated neurons in the central nucleus of the amygdala (CeA). CeA is one of the well-known emotional centers of the brain. We found that the intraoral quinine infusion, that resulted in disgust reactions, increased both cFos -positive cells and Arc -positive cells in the CeA. By using Arc -CreER;Ai3 TRAP mice, we induced genetic recombination in the quinine-activated neurons and labelled them with fluorescent protein. We confirmed that the quinine-TRAPed fluorescently-labelled cells preferentially coexpressed Arc after quinine infusion. Our results suggest that the TRAP method can be used to access specific functional neurons in the CeA.