Clinical, laboratory and radiological characteristics and outcomes of novel coronavirus (SARS-CoV-2) infection in humans: A systematic review and series of meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
New evidence on the COVID-19 pandemic is being published daily. Ongoing high-quality assessment of this literature is therefore needed to enable clinical practice to be evidence-based. This review builds on a previous scoping review and aimed to identify associations between disease severity and various clinical, laboratory and radiological characteristics. We searched MEDLINE, CENTRAL, EMBASE, Scopus and LILACS for studies published between January 1, 2019 and March 22, 2020. Clinical studies including ≥10 patients with confirmed COVID-19 of any study design were eligible. Two investigators independently extracted data and assessed risk of bias. A quality effects model was used for the meta-analyses. Subgroup analysis and meta-regression identified sources of heterogeneity. For hospitalized patients, studies were ordered by overall disease severity of each population and this order was used as the modifier variable in meta-regression. Overall, 86 studies (n = 91,621) contributed data to the meta-analyses. Severe disease was strongly associated with fever, cough, dyspnea, pneumonia, any computed tomography findings, any ground glass opacity, lymphocytopenia, elevated C-reactive protein, elevated alanine aminotransferase, elevated aspartate aminotransferase, older age and male sex. These variables typically increased in prevalence by 30-73% from mild/early disease through to moderate/severe disease. Among hospitalized patients, 30-78% of heterogeneity was explained by severity of disease. Elevated white blood cell count was strongly associated with more severe disease among moderate/severe hospitalized patients. Elevated lymphocytes, low platelets, interleukin-6, erythrocyte sedimentation rate and D-dimers showed potential associations, while fatigue, gastrointestinal symptoms, consolidation and septal thickening showed non-linear association patterns. Headache and sore throat were associated with the presence of disease, but not with more severe disease. In COVID-19, more severe disease is strongly associated with several clinical, laboratory and radiological characteristics. Symptoms and other variables in early/mild disease appear non-specific and highly heterogeneous. Clinical Trial Registration: PROSPERO CRD42020170623.
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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 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».