Since December 2019, when coronavirus disease 2019 (Covid-19) emerged in Wuhan city and rapidly spread throughout China, data have been needed on the clinical characteristics of the affected patients.We extracted data regarding 1099 patients with laboratory-confirmed Covid-19 from 552 hospitals in 30 provinces, autonomous regions, and municipalities in mainland China through January 29, 2020. The primary composite end point was admission to an intensive care unit (ICU), the use of mechanical ventilation, or death.The median age of the patients was 47 years; 41.9% of the patients were female. The primary composite end point occurred in 67 patients (6.1%), including 5.0% who were admitted to the ICU, 2.3% who underwent invasive mechanical ventilation, and 1.4% who died. Only 1.9% of the patients had a history of direct contact with wildlife. Among nonresidents of Wuhan, 72.3% had contact with residents of Wuhan, including 31.3% who had visited the city. The most common symptoms were fever (43.8% on admission and 88.7% during hospitalization) and cough (67.8%). Diarrhea was uncommon (3.8%). The median incubation period was 4 days (interquartile range, 2 to 7). On admission, ground-glass opacity was the most common radiologic finding on chest computed tomography (CT) (56.4%). No radiographic or CT abnormality was found in 157 of 877 patients (17.9%) with nonsevere disease and in 5 of 173 patients (2.9%) with severe disease. Lymphocytopenia was present in 83.2% of the patients on admission.During the first 2 months of the current outbreak, Covid-19 spread rapidly throughout China and caused varying degrees of illness. Patients often presented without fever, and many did not have abnormal radiologic findings. (Funded by the National Health Commission of China and others.).

The novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) has become a global health emergency. The cumulative number of new confirmed cases and deaths are still increasing out of China. Independent predicted factors associated with fatal outcomes remain uncertain.The goal of the current study was to investigate the potential risk factors associated with fatal outcomes from COVID-19 through a multivariate Cox regression analysis and a nomogram model.A retrospective cohort of 1,590 hospitalized patients with COVID-19 throughout China was established. The prognostic effects of variables, including clinical features and laboratory findings, were analyzed by using Kaplan-Meier methods and a Cox proportional hazards model. A prognostic nomogram was formulated to predict the survival of patients with COVID-19.In this nationwide cohort, nonsurvivors included a higher incidence of elderly people and subjects with coexisting chronic illness, dyspnea, and laboratory abnormalities on admission compared with survivors. Multivariate Cox regression analysis showed that age ≥ 75 years (hazard ratio [HR], 7.86; 95% CI, 2.44-25.35), age between 65 and 74 years (HR, 3.43; 95% CI, 1.24-9.5), coronary heart disease (HR, 4.28; 95% CI, 1.14-16.13), cerebrovascular disease (HR, 3.1; 95% CI, 1.07-8.94), dyspnea (HR, 3.96; 95% CI, 1.42-11), procalcitonin level > 0.5 ng/mL (HR, 8.72; 95% CI, 3.42-22.28), and aspartate aminotransferase level > 40 U/L (HR, 2.2; 95% CI, 1.1-6.73) were independent risk factors associated with fatal outcome. A nomogram was established based on the results of multivariate analysis. The internal bootstrap resampling approach suggested the nomogram has sufficient discriminatory power with a C-index of 0.91 (95% CI, 0.85-0.97). The calibration plots also showed good consistency between the prediction and the observation.The proposed nomogram accurately predicted clinical outcomes of patients with COVID-19 based on individual characteristics. Earlier identification, more intensive surveillance, and appropriate therapy should be considered in patients at high risk.

Crucial roles of hematologic and immunologic responses in progression of coronavirus disease 2019 (COVID-19) remain largely unclear.We sought to address the dynamic changes in hematologic and immunologic biomarkers and their associations with severity and outcomes of COVID-19.A retrospective study including 548 patients with COVID-19 with clarified outcome (discharged or deceased) from a national cohort in China was performed. Cross-sectional and longitudinal variations were compared and the associations with different severity and outcomes were analyzed.On admission, the counts of lymphocytes, T-cell subsets, eosinophils, and platelets decreased markedly, especially in severe/critical and fatal patients. Increased neutrophil count and neutrophils-to-lymphocytes ratio were predominant in severe/critical cases or nonsurvivors. During hospitalization, eosinophils, lymphocytes, and platelets showed an increasing trend in survivors, but maintained lower levels or dropped significantly afterwards in nonsurvivors. Nonsurvivors kept a high level or showed an upward trend for neutrophils, IL-6, procalcitonin, D-dimer, amyloid A protein, and C-reactive protein, which were kept stable or showed a downward trend in survivors. Positive correlation between CD8+ T-cell and lymphocytes count was found in survivors but not in nonsurvivors. A multivariate Cox regression model suggested that restored levels of lymphocytes, eosinophils, and platelets could serve as predictors for recovery, whereas progressive increases in neutrophils, basophils, and IL-6 were associated with fatal outcome.Hematologic and immunologic impairment showed a significantly different profile between survivors and nonsurvivors in patients with COVID-19 with different severity. The longitudinal variations in these biomarkers could serve to predict recovery or fatal outcome.

Abstract Purpose This study aimed to identify the risk factors for anterior knee pain (AKP) after medial patellofemoral ligament reconstruction (MPFLR). Methods Patients aged 15–35 years who underwent isolated MPFLR between 2012 and 2022 were included in the study. These patients were divided into two groups (AKP and control group). Patient demographics and preoperative and postoperative clinical outcomes between the two groups were assessed and compared. Univariate logistic regression analysis was performed to explore the potential risk factors associated with postoperative AKP. Subgroup analysis stratified the results based on the time to return to sports (RTS) (>9 and ≤9 months). Furthermore, Spearman correlation analysis was performed to investigate the association between Kujala score and time to RTS. Results A total of 206 patients were included (AKP, n = 59; control, n = 147). At the 2‐year follow‐up, patients with AKP demonstrated a shorter duration in returning to their pre‐injury activity level compared to those without AKP (9.0 ± 3.6 vs. 10.3 ± 2.7 months, p < 0.05). RTS earlier than 9 months after MPFLR was the only significant risk factor associated with postoperative AKP (odds ratio, 2.13, 95% confidence interval, 1.03‐4.39; p < 0.05). Further subgroup analysis revealed that patient RTS earlier than 9 months exhibited worse patient‐reported outcomes in both the total cohort and control group ( p < 0.05). Furthermore, among patient RTS within 9 months, a longer recovery duration before RTS strongly correlated with a higher Kujala score ( R = 0.670, p < 0.001). Conclusions Young patients who RTS at their pre‐injury levels before 9 months after MPFLR have a higher incidence of postoperative AKP and poorer functional outcomes compared to those who delay their return. Specifically, within the first 9 months after MPFLR, the earlier the RTS, the more severe the AKP symptoms. Careful consideration of the timing for RTS may help reduce the incidence of postoperative AKP. Level of Evidence Level III.