Association between D-Dimer levels and mortality in patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19): a systematic review and pooled analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Several observational studies have reported elevated baseline D-dimer levels in patients hospitalized for moderate to severe coronavirus disease 2019 (COVID-19). These elevated baseline D-dimer levels have been associated with disease severity and mortality in retrospective cohorts. Objectives To review current available data on the association between D-Dimer levels and mortality in patients admitted to hospital for COVID-19. Methods We performed a systematic review of published studies using MEDLINE and EMBASE through 13 April 2020. Two authors independently screened all records and extracted the outcomes. A random effects model was used to estimate the standardized mean difference (SMD) with 95% confidence intervals (CI). Results Six original studies enrolling 1355 hospitalized patients with moderate to critical COVID-19 (391 in the non-survivor group and 964 in the survivor group) were considered for the final pooled analysis. When pooling together the results of these studies, D-Dimer levels were found to be higher in non-survivors than in-survivors. The SMD in D-Dimer levels between non-survivors and survivors was 3.59 μg/L (95% CI 2.79–4.40 μg/L), and the Z-score for overall effect was 8.74 ( P < 0.00001), with a high heterogeneity across studies (I 2 = 95%). Conclusions Despite high heterogeneity across included studies, the present pooled analysis indicates that D-Dimer levels are significantly associated with the risk of mortality in COVID-19 patients. Early integration of D-Dimer testing, which is a rapid, inexpensive, and easily accessible biological test, can be useful to better risk stratification and management of COVID-19 patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».