First and Second Waves of Covid-19: A Comparative Study of the Clinical Presentation and Outcome among Hospitalized Patients in Lagos Nigeria.

OBJECTIVE: Nigeria experienced many waves of the COVID-19 pandemic. This study compared the clinical presentations and mortality among hospitalized patients during the first and second waves of the pandemic in Lagos State, Nigeria. METHODS: A retrospective cohort study was conducted. Deidentified medical records of laboratory-confirmed COVID-19 patients admitted into 15 isolation centers in Lagos, Nigeria between February 27, 2020, and September 30, 2020 (first wave) and October 1, 2020, and April 30, 2021 (second wave) were reviewed. IBM Statistics version 25 was used for data analysis. RESULTS: More patients were hospitalized during the first wave of the pandemic. The mean age of patients was higher during the second wave (54.5±15.8 years vs. 42.2±15.5 years, p <0.001). More patients admitted during the second wave had comorbidities (56.0% vs 28.6%, p <0.001), were symptomatic (90.8% vs 52.0%, p <0.001), had severe COVID-19 disease (58.9% vs 25%, p <0.001) and died (14.9% vs 6.4%, p<0.001) compared with the first wave. The odds of death increased with age and severity of COVID-19 disease during the first and second waves. CONCLUSION: A higher proportion of the patients admitted in Lagos, Nigeria during the second wave were older, had comorbidities, and had severe COVID-19 disease than the first wave. Despite the fewer hospitalized patients, there were more deaths during the second wave.

OBJECTIF: Le Nigeria a connu plusieurs vagues de la pandémie de la COVID-19. Cette étude a comparé les présentations cliniques et la mortalité chez les patients hospitalisés lors des première et deuxième vagues de la pandémie dans l'État de Lagos, Nigeria. MÉTHODES: Une étude de cohorte rétrospective a été réalisée. Les dossiers médicaux déidentifiés des patients atteints de la COVID-19 confirmée par laboratoire, admis dans 15 centres d'isolement à Lagos, Nigeria, entre le 27 février 2020 et le 30 septembre 2020 (première vague) et entre le 1er octobre 2020 et le 30 avril 2021 (deuxième vague), ont été examinés. IBM Statistics version 25 a été utilisé pour l'analyse des données. RÉSULTATS: Un plus grand nombre de patients ont été hospitalisés lors de la première vague de la pandémie. L'âge moyen des patients était plus élevé lors de la deuxième vague (54,5±15,8 ans vs. 42,2±15,5 ans, p <0,001). Un plus grand nombre de patients admis lors de la deuxième vague avaient des comorbidités (56,0% vs. 28,6%, p <0,001), étaient symptomatiques (90,8% vs. 52,0%, p <0,001), avaient une forme grave de la maladie à la COVID-19 (58,9% vs. 25%, p <0,001) et sont décédés (14,9% vs. 6,4%, p<0,001) par rapport à la première vague. Les chances de décès ont augmenté avec l'âge et la gravité de la maladie à la COVID-19 lors des première et deuxième vagues. CONCLUSION: Une proportion plus élevée des patients admis à Lagos, Nigeria, lors de la deuxième vague étaient plus âgés, avaient des comorbidités et présentaient une forme grave de la maladie à la COVID-19 par rapport à la première vague. Malgré un nombre moindre de patients hospitalisés, il y a eu plus de décès lors de la deuxième vague. MOTS-CLÉS: Présentation Clinique, Covid-19, Première Vague, Mortalité, Nigeria, Deuxième Vague.

Length of Hospital Stay of COVID-19 Patients managed at the Lagos State Isolation Centres during the First Wave of the Pandemic.

BACKGROUND: Lagos State has the highest number of COVID-19 cases in Nigeria. We assessed the factors predicting the length of hospital stay of COVID-19 patients admitted in 15 isolation centres across the state. METHODS: We reviewed the electronic medical records of all COVID-19 patients admitted and discharged between February 27, 2020, and September 30, 2020. Logistic and linear regressions were used to assess factors predicting the length of hospital stay. RESULTS: A total of 3153 records were reviewed, of which 2623 (83.2%) met the inclusion criteria. The mean age of patients admitted was 40.5 (Sd 14.8) years. The age range was four days-97 years. A total of 1258 (48.0%) were symptomatic, while 2056 (78.4%) and 567 (21.6%) presented with mild and severe disease, respectively. Cough (22.0%), fever (17.3%) and breathlessness (12.3%) were the most common symptoms at presentation. Generally, the median length of hospital stay was 11 (IQR 9, 14) days. A total of 1609 (61.3%) had a prolonged length of hospital stay. The odds for prolonged hospital stay was higher among elderly patients (AOR 12.1 95%CI 7.6-19.4, p<0.001), male (AOR 1.2 95%CI 1.0-1.4, p=0.031) and patients with severe disease (AOR 1.3 95% CI 1.0-1.7, p=0.042). Age, hypertension and shortness of breath made the most significant contribution to predicting the length of hospital stay (P<0.05). CONCLUSION: Age, gender, hypertension and breathlessness predicted the length of hospital stay. Proactive measures should be instituted in managing COVID-19 patients.

CONTEXTE: L'État de Lagos a le plus grand nombre de cas de COVID-19 au Nigeria. Nous avons évalué les facteurs predisan la durée du séjour à l'hôpital des patients atteints de la COVID-19 admis en 15 centres d'isolement à travers l'État. MÉTHODES: Nous avons examiné les dossiers médicaux électroniques de tous les Patients atteints de la COVID-19 admis et sortis de l'hôpital entre février27, 2020 et 30 septembre 2020. Régressions logistiques et linéaire sont été utilisés pour évaluer les facteurs prédisant la durée de l'hôpital rester. RÉSULTATS: Un total de 3153 dossiers ont été examinés, don't 2623 (83,2 %) répondaient aux critères d'inclusion. L'âge moyen des patients admis était de 40,5 ans (Sd 14,8). La gamme d'âge était de quatre jours­97 ans. Au total, 1258 (48,0 %) étaient symptomatiques, tandis qu'en 2056(78,4 %) et 567 (21,6 %) ont présenté une maladie bénigne et grave,respectivement. Toux (22,0 %), fièvre (17,3 %) et essoufflement(12,3 %) étaient les symptômes les plus courants à la présentation.En général, la durée médiane du séjour à l'hôpital était de 11 (IQR 9, 14)Jours. Au total, 1609 (61,3 %) ont eu une durée prolongée d'hospitalisation rester. Les chances de séjour prolongé à l'hôpital étaient plus élevées chezpatients âgés (AOR 12,1 IC à 95 % 7,6­19,4, p<0,001), hommes (AOR1,2 IC à 95 % 1,0 à 1,4, p = 0,031) et patients atteints d'une maladie grave(AOR 1,3 IC à 95 % 1,0­1,7, p = 0,042). Âge, hypertension et l'essoufflement a apporté la contribution la plus significative à prédire la durée du séjour à l'hôpital (P<0,05). CONCLUSION: Âge, sexe, hypertension et essoufflement prédit la durée du séjour à l'hôpital. Des mesures proactives devraient être institués dans la prise en charge des patients atteints de LA COVID-19. Mots-clés: COVID-19, présentation clinique, durée de l'hôpitalrester, Lagos.

Biomechanics of cells and subcellular components: A comprehensive review of computational models and applications.

Cells are a fundamental structural, functional and biological unit for all living organisms. Up till now, considerable efforts have been made to study the responses of single cells and subcellular components to an external load, and understand the biophysics underlying cell rheology, mechanotransduction and cell functions using experimental and in silico approaches. In the last decade, computational simulation has become increasingly attractive due to its critical role in interpreting experimental data, analysing complex cellular/subcellular structures, facilitating diagnostic designs and therapeutic techniques, and developing biomimetic materials. Despite the significant progress, developing comprehensive and accurate models of living cells remains a grand challenge in the 21st century. To understand current state of the art, this review summarises and classifies the vast array of computational biomechanical models for cells. The article covers the cellular components at multi-spatial levels, that is, protein polymers, subcellular components, whole cells and the systems with scale beyond a cell. In addition to the comprehensive review of the topic, this article also provides new insights into the future prospects of developing integrated, active and high-fidelity cell models that are multiscale, multi-physics and multi-disciplinary in nature. This review will be beneficial for the researchers in modelling the biomechanics of subcellular components, cells and multiple cell systems and understanding the cell functions and biological processes from the perspective of cell mechanics.