Does gender influence clinical expression and disease outcomes in COVID-19? A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV2) was characterized at the end of 2019, and soon spread around the world, generating a pandemic. It has been suggested that men are more severely affected by the viral disease (COVID-19) than women. OBJECTIVE: The aim of this systematic literature review (SRL) and meta-analysis was to analyse the influence of gender on COVID-19 mortality, severity, and disease outcomes. A SRL was performed in PubMed and Embase, searching terms corresponding to the 'PEO' format: population = adult patients affected with COVID-19; exposure = gender; outcome = any available clinical outcomes by gender, including mortality and disease severity. The search covered the period from January 1 to April 30, 2020. Exclusion criteria were: case reports/series, reviews, commentaries, languages other than English. Full-text, original articles were included. Data on study type, country, and patients' characteristics were extracted. Study quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa scale (NOS). From a total of 950 hits generated by the database search, 85 articles fulfilling the inclusion criteria were selected. RESULTS: A random-effects meta-analysis was performed to compare mortality, recovery rates, and disease severity in men compared with women. The male to female ratio for cases was 1:0.9. A significant association was found between male sex and mortality (OR = 1.81; 95% CI 1.25-2.62), as well as a lower chance of recovery in men (OR = 0.72; 95% CI 0.55-0.95). Male patients were more likely to present with a severe form of COVID-19 (OR = 1.46; 95% CI 1.10-1.94). CONCLUSIONS: Males are slightly more susceptible to SARS-CoV2 infection, present with a more severe disease, and have a worse prognosis. Further studies are warranted to unravel the biological mechanisms underlying these observations.
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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 | 0,002 | 0,218 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».