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Enregistrement W3093554418 · doi:10.18433/jpps31501

Assessing the Elevation of Cardiac Biomarkers and the Severity of COVID-19 Infection: A Meta-analysis

2020· review· en· W3093554418 sur OpenAlexvenueno aff
Cucnhat Walker, Subrata Deb, Hua Ling, Zhe Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineCreatine kinaseTroponinMeta-analysisConfidence intervalBiomarkerLactate dehydrogenaseNatriuretic peptideCardiologyPathophysiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MyocarditisGastroenterologyDiseaseHeart failureMyocardial infarctionInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

- Purpose: Since December 2019, coronavirus disease 2019 infection has become a global pandemic. The cases of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)-related acute cardiac injury with unknown pathophysiologic mechanism has become increasingly prevalent. However, it is not yet understood how the extent of cardiac injury differs with the intensity of viral infection. In the current study, we aimed to assess the association between elevated cardiac biomarkers and the severity of COVID-19 infection. METHODS: A systematic literature search was performed across PubMed and Embase databases from December 1, 2019 to July 10, 2020, to identify studies that reported cardiac biomarkers of troponin (TnI) and creatine kinase-myocardial band (CK-MB) in patients with COVID-19. These studies compared non-severe patients with severe patients, or survivors with non-survivors or medical patients with critically ill patients. The data were extracted for TnI, CK-MB, N-terminal-brain natriuretic peptide (NT-BNP), D-dimer, and lactate dehydrogenase (LDH), C-reactive protein (CRP), and interleukin 6 (IL-6). Wherever possible, the data were pooled for meta-analysis (Review Manager, RevMan. version 5.3) with standard or weighted mean or median difference and corresponding 95% confidence intervals (95% CI). RESULTS: A total of 25 studies involving 5,626 patients were included in the present analysis. More severe COVID-19 infection was found to be associated with higher mean values of TnI (-0.54 [-0.72, -0.36]) (ng/mL), CK-MB (-1.55 [-2.23, -0.88]) (ng/mL) and (-4.75 [-13.31, 3.82]) (units/L), NT-BNP (-815.7 [-1073.97, -557.42]) (pg/mL), D-dimer (-1.4 [-2.04, -0.77]) (mcg/mL), and LDH (-176.59 [-224.11, -129.06]) (units/L), as well as CRP (-64.03 [-68.88, -59.19]) (mg/L) and IL-6 (-22.59 [-29.39, -15.79]) (pg/mL). CONCLUSIONS: There is significant association between elevated cardiac biomarkers and the severity of COVID-19, which underlines the increased risk of acute cardiac injury with more severe viral infection. This highlights the need to understand the cardiac history among the COVID-19 patients during initial assessment and for monitoring.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,053
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,516
Tête enseignante GPT0,637
Écart entre enseignants0,121 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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