Evolving phenotypes of non-hospitalized patients that indicate long COVID
- Estiri H.
- Strasser Z. H.
- Brat G. A.
- Semenov Y. R.
- Aaron J. R.
- Agapito G.
- Albayrak A.
- Alessiani M.
- Amendola D. F.
- Anthony L. L. L. J.
- Aronow B. J.
- Ashraf F.
- Atz A.
- Avillach P.
- Balshi J.
- Beaulieu-Jones B. K.
- Bell D. S.
- Bellasi A.
- Bellazzi R.
- Benoit V.
- Beraghi M.
- Sobrino J. L. B.
- Bernaux M.
- Bey R.
- Martinez A. B.
- Boeker M.
- Bonzel C. -L.
- Booth J.
- Bosari S.
- Bourgeois F. T.
- Bradford R. L.
- Breant S.
- Brown N. W.
- Bryant W. A.
- Bucalo M.
- Burgun A.
- Cai T.
- Cannataro M.
- Carmona A.
- Caucheteux C.
- Champ J.
- Chen J.
- Chen K.
- Chiovato L.
- Chiudinelli L.
- Cho K.
- Cimino J. J.
- Colicchio T. K.
- Cormont S.
- Cossin S.
- Craig J. B.
- Bermudez J. L. C.
- Rojo J. C.
- Dagliati A.
- Daniar M.
- Daniel C.
- Davoudi A.
- Devkota B.
- Dubiel J.
- Esteve L.
- Estiri H.
- Fan S.
- Follett R. W.
- Gaiolla P. S. A.
- Ganslandt T.
- Barrio N. G.
- Garmire L. X.
- Gehlenborg N.
- Geva A.
- Gradinger T.
- Gramfort A.
- Griffier R.
- Griffon N.
- Grisel O.
- Gutierrez-Sacristan A.
- Hanauer D. A.
- Haverkamp C.
- He B.
- Henderson D. W.
- Hilka M.
- Holmes J. H.
- Hong C.
- Horki P.
- Huling K. M.
- Hutch M. R.
- Issitt R. W.
- Jannot A. S.
- Jouhet V.
- Keller M. S.
- Kirchoff K.
- Klann J. G.
- Kohane I. S.
- Krantz I. D.
- Kraska D.
- Krishnamurthy A. K.
- L'Yi S.
- Le T. T.
- Leblanc J.
- Leite A. R. R.
- Lemaitre G.
- Lenert L.
- Leprovost D.
- Liu M.
- Loh N. H. W.
- Lozano-Zahonero S.
- Luo Y.
- Lynch K. E.
- Mahmood S.
- Maidlow S.
- Malovini A.
- Mandl K. D.
- Mao C.
- Maram A.
- Martel P.
- Masino A. J.
- Mazzitelli M.
- Mensch A.
- Milano M.
- Minicucci M. F.
- Moal B.
- Moore J. H.
- Moraleda C.
- Morris J. S.
- Morris M.
- Moshal K. L.
- Mousavi S.
- Mowery D. L.
- Murad D. A.
- Naughton T. P.
- Neuraz A.
- Ngiam K. Y.
- Norman J. B.
- Obeid J.
- Okoshi M. P.
- Olson K. L.
- Omenn G. S.
- Orlova N.
- Ostasiewski B. D.
- Palmer N. P.
- Paris N.
- Patel L. P.
- Jimenez M. P.
- Pfaff E. R.
- Pillion D.
- Prokosch H. U.
- Prudente R. A.
- Gonzalez V. Q.
- Ramoni R. B.
- Raskin M.
- Rieg S.
- Dominguez G. R.
- Rojo P.
- Saez C.
- Salamanca E.
- Samayamuthu M. J.
- Sandrin A.
- Santos J. C. C.
- Savino M.
- Schriver E. R.
- Schubert P.
- Schuettler J.
- Scudeller L.
- Sebire N. J.
- Balazote P. S.
- Serre P.
- Serret-Larmande A.
- Shakeri Z.
- Silvio D.
- Sliz P.
- Son J.
- Sonday C.
- South A. M.
- Spiridou A.
- Tan A. L. M.
- Tan B. W. Q.
- Tan B. W. L.
- Tanni S. E.
- Taylor D. M.
- Terriza Torres A. I.
- Tibollo V.
- Tippmann P.
- Torti C.
- Trecarichi E. M.
- Tseng Y. -J.
- Vallejos A. K.
- Varoquaux G.
- Vella M. E.
- Verdy G.
- Vie J. -J.
- Visweswaran S.
- Vitacca M.
- Wagholikar K. B.
- Waitman L. R.
- Wang X.
- Wassermann D.
- Weber G. M.
- Xia Z.
- Yehya N.
- Yuan W.
- Zambelli A.
- Zhang H. G.
- Zoeller D.
- Zucco C.
- Murphy S. N.
- Patel C. J.
DOIAbstract
Background: For some SARS-CoV-2 survivors, recovery from the acute phase of the infection has been grueling with lingering effects. Many of the symptoms characterized as the post-acute sequelae of COVID-19 (PASC) could have multiple causes or are similarly seen in non-COVID patients. Accurate identification of PASC phenotypes will be important to guide future research and help the healthcare system focus its efforts and resources on adequately controlled age- and gender-specific sequelae of a COVID-19 infection. Methods: In this retrospective electronic health record (EHR) cohort study, we applied a computational framework for knowledge discovery from clinical data, MLHO, to identify phenotypes that positively associate with a past positive...
Add to ORKG