Clinical, epidemiological, laboratory, and radiological characteristics of novel Coronavirus (2019-nCoV) in retrospective studies: A systemic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In December 2019, a novel pneumonia related to the 2019 coronavirus unexpectedly developed in Wuhan, China. We aimed to review data of the novel Coronavirus (2019-nCoV) by analyzing all the published retrospective studies on the clinical, epidemiological, laboratory, and radiological characteristics of patients with 2019-nCoV. METHODS: We searched in four bibliographic databases PubMed, Scopus, Embase, and Web of Science) for studies March 10, 2020 focused on the clinical, epidemiological, laboratory, and radiological characteristics of patients with 2019-nCoV for meta-analysis. The Newcastle-Ottawa Scale was used to quality assessment, and publication bias was analyzed by Egger's test. In the meta-analysis, a random-effects model with Stata/SE software, v.14.1 (StataCorp, College Station, TX) was used to obtain a pooled incidence rate. RESULTS: Fifty studies were included in this systematic review and meta-analysis with 8815 patients and the mean age was 46 years and 4647 (52.7%) were male. The pooled incidences rate of clinical symptoms were: fever (83%, 95% CI: 0.77, 0.89), cough (59%, 95% CI: 0.48, 0.69), myalgia or fatigue (31%, 95% CI: 0.23, 0.39), sputum production (29%, 95% CI: 0.21, 0.39), and dyspnea (19%, 95% CI: 0.12, 0.26). The pooled incidence rate of acute respiratory distress syndrome (ARDS) was (22%, 95% CI: 0.00, 0.60). CONCLUSION: The results of this systemic review and meta-analysis present a quantitative pooled incidence rate of different characters of 2019-nCoV and has great potential to develop diagnosis and patient's stratification in 2019-nCoV. However, this conclusions of this study still requisite to be warranted by more careful design, larger sample size multivariate studies to corroborate the results of this meta-analysis.
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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 | 0,017 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».