Lymphopenia and neutrophilia at admission predicts severity and mortality in patients with COVID-19: a meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a compelling need to identify clinical and laboratory predictors of unfavorable clinical course and death in patients with coronavirus disease (COVID-19). A trend towards low lymphocyte count and high neutrophil counts in patients with poor outcomes has been reported by earlier studies. We aim to synthesize existing data evaluating the relationship between clinical outcomes and abnormal neutrophil and lymphocyte counts at admission in COVID-19 patients. METHODS: An electronic search was carried out in PubMed, China National Knowledge Infrastructure (CNKI) and Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) to identify eligible studies reporting frequency data on neutrophilia and lymphopenia at admission in hospitalization in COVID-19 patients. Pooled odds ratios of clinical outcomes for each parameter were calculated using Comprehensive Meta-Analysis. RESULTS: A total of 22 studies (4,969 patients) were included in this meta-analysis. Lymphopenia at admission was found to be significantly associated with increased odd of progression to severe disease (odds ratio [OR], 4.20; 95% confidence interval [95CI%], 3.46-5.09) and death (OR, 3.71; 95%CI, 1.63-8.44). Neutrophilia at admission was also found to be significantly associated with increased odd of progression to severe disease (OR, 7.99; 95%CI, 1.77-36.14) and death (OR, 7.87; 95%CI, 1.75-35.35). Subgroup analysis revealed that COVID-19 patients with severe lymphopenia (<0.5 x10×9/L) had 12-fold increased odds of in-hospital mortality. CONCLUSION: Admission lymphopenia and neutrophilia are associated with poor outcomes in patients with COVID-19. Regular monitoring and early and even more aggressive intervention shall hence be advisable in patients with low lymphocyte and high neutrophil counts. These variables may be useful in risk stratification models.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,058 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».