ABSTRACT
Background: Coronavirus disease has become a worldwide threat affecting almost every country in the world. The spread of the virus is likely to continue unabated. The aim of this study is to compare between Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, Fuzzy time series and Holt-Winters - No seasonal for forecasting the COVID-19 new cases in Algeria.
ABSTRACT
Introduction Les femmes enceintes diabétiques équilibrées ou non sont considérées comme des personnes à risque de développer une forme grave de COVID-19 et doivent respecter de manière stricte les consignes de confinement. Objectif L’objectif de l’étude était d’évaluer l’impact sur l’équilibre glycémique, du suivi à distance d’un groupe de femmes enceintes diabétiques. Matériels et méthodes Il s’agit d’une étude prospective descriptive menée sur une période de 3 ans portant sur les patientes ayant bénéficié de consultations avant le confinement, puis suivies grâce à des appels téléphoniques hebdomadaires ou bimensuels selon le profil glycémique et au besoin. Résultats On a inclus 58 patientes. L’âge moyen des patientes était 32±6,28 ans. Le terme moyen de la grossesse était de 17±9,07 SA et 26,19 % étaient sous insuline. Toutes les patientes ayant reçu des appels durant les 80 jours du confinement. La glycémie à jeun moyenne passait de 1,13g/L avant le confinement à 0,97g/L après, p=0,47. L’hémoglobine glycosylée (HbA1c) passait de 6,1 % à 5,89 % (p=0,24). Dans le sous-groupe sous insuline, la dose totale moyenne passait de 0,25U/kg à 0,45U/kg, p<0,05. Une hypoglycémie sévère a été rapportée chez 3 patientes, aucune décompensation acidocétosique n’a été signalé chez nos patientes. Par ailleurs, une surconsommation de sucreries et du pain a été rapportée par 35 % des gestantes incluses. Conclusion La télémédecine nous a permis d’améliorer l’équilibre glycémique de nos patientes grâce à une intervention thérapeutique ciblée et non retardée.
ABSTRACT
BACKGROUND: Neurological disorders associated with SARS-CoV-2 infection represent a clinical challenge because they encompass a broad neurological spectrum and may occur before the diagnosis of COVID-19. METHODS: In this monocentric retrospective case series, medical records from patients with acute neurological disorders associated with SARS-CoV-2 infection from medicine departments of an academic center in Paris area were collected between March 15th and May 15th 2020. Diagnosis of SARS-CoV-2 was ascertained through specific RT-PCR in nasopharyngeal swabs or based on circulating serum IgG antibodies. RESULTS: Twenty-six patients diagnosed with SARS-CoV-2 infection presented with neurological disorders: encephalitis (N=8), encephalopathy (N=6), cerebrovascular events (ischemic strokes N=4 and vein thromboses N=2), other central nervous system (CNS) disorders (N=4), and Guillain-Barré syndrome (N=2). The diagnosis of SARS-CoV-2 was delayed on average 1.6 days after the onset of neurological disorder, especially in case of encephalitis 3.9 days, encephalopathy 1.0 day, and cerebrovascular event 2.7 days. CONCLUSIONS: Our study confirms that COVID-19 can yield a broad spectrum of neurological disorders. Because neurological presentations of COVID-19 often occur a few days before the diagnosis of SARS-COV-2 infection, clinicians should take preventive measures such as patient isolation and masks for any new admission to avoid nosocomial infections. Anti-SARS-CoV2 antibody detection in RT-PCR SARS CoV-2 negative suspected cases is useful to confirm a posteriori the diagnosis of atypical COVID-19 presentations.