Hemostatic laboratory derangements in COVID-19 with a focus on platelet count
Notice bibliographique
Résumé
Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is responsible for the coronavirus disease in 2019 (COVID-19) which rapidly evolved from an outbreak in Wuhan, China into a pandemic that has resulted in over millions of infections and over hundreds of thousands of mortalities worldwide. Various coagulopathies have been reported in association with COVID-19, including disseminated intravascular coagulation (DIC), sepsis-induced coagulopathy (SIC), local microthrombi, venous thromboembolism (VTE), arterial thrombotic complications, and thrombo-inflammation. There is a plethora of publications and conflicting data on hematological and hemostatic derangements in COVID-19 with some data suggesting the link to disease progress, severity and/or mortality. There is also growing evidence of potentially useful clinical biomarkers to predict COVID-19 progression and disease outcomes. Of those, a link between thrombocytopenia and COVID-19 severity or mortality was suggested. In this opinion report, we examine the published evidence of hematological and hemostatic laboratory derangements in COVID-19 and the interrelated SARS-CoV-2 induced inflammation, with a focussed discussion on platelet count alterations. We explore whether thrombocytopenia could be a potential disease biomarker and we provide recommendations for future studies in this regard.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».