Systemic Inflammation May Induce Cardiac Injury in COVID-19 Patients Including Children and Adolescents Without Underlying Cardiovascular Diseases: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019(COVID-19) is an ongoing global pandemic with a daily increasing number of affected individuals and a relatively high mortality rate. COVID-19 patients that develop cardiac injury are at increased risk of a worse clinical course with higher rates of mortality. Increasing amounts of evidence suggest that a system-wide inflammatory response and a cytokine storm mediated type syndrome plays a crucial role in disease progression. This systematic review investigates the possible role of hyperinflammation in inducing cardiac injury as one of the severe complications of COVID-19. A systematic literature search was performed using PubMed, Embase and Scopus databases to identify relevant clinical studies that investigated cardiovascular injury manifestations and reported inflammatory and cardiac biomarkers in COVID-19 patients. Only 29 studies met our inclusion criteria and the majority of these studies demonstrated significantly elevated inflammatory and cardiac blood markers. It was evident that underlying cardiovascular diseases may increase the risk of developing cardiac injury. However, many COVID-19 patients included in this review, developed different types of cardiac injury without having any underlying cardiovascular diseases. Furthermore, many of these patients were either children or adolescents. Therefore, age and comorbidities may not always be the two main risk factors that dictate the severity and outcome of COVID-19. Further investigations are required to understand the underlying mechanisms of pathogenicity as an urgent requirement to develop the appropriate treatment and prevention strategies. These strategies may specifically target hyperinflammation as a suspected driving factor for some of the severe complications of COVID-19.
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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 | 0,012 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».