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Enregistrement W3159236559 · doi:10.15173/sciential.v1i5.2548

Implications of Vitamin D Levels in COVID-19 Morbidity and Mortality

2020· article· en· W3159236559 sur OpenAlexaffvenue
Seyedeh Niki Sadat Afjeh, Nahal Emami Fard, P. Poursharif

Notice bibliographique

RevueSciential - McMaster Undergraduate Science Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVitamin D and neurologyMedicinevitamin D deficiencyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Retrospective cohort studyInternal medicineCohortCohort studyAdverse effectVitaminPopulationGastroenterologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vitamin D is a steroid hormone known for maintaining bone health. Vitamin D deficiency is a 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) serum concentration below 25 nmol/L. In contrast, vitamin D insufficiency occurs at levels below 75 nmol/L. Vitamin D insufficiency and deficiency affect 70% and 30% of the US population, respectively. Emerging evidence associates optimal vitamin D levels with better clinical outcomes in COVID-19. This literature review analyzed three preliminary articles that explored associations between vitamin D levels, COVID-19 mortality, and risk of adverse clinical outcomes in adult hospitalized patients. Google Scholar was used to find studies that diagnosed COVID-19 with reverse transcription (RT-PCR). In a cross-sectional analysis, Maghbooli et al. (2020) reported that vitamin D sufficient patients had a significantly lower chance (9.7%, n=77, p=0.01) of severe COVID-19 complications than deficient patients (32.8%, n=158, p=0.01). This study is under review for diagnosis accuracy and sample size. A retrospective cohort study by Raharusun et al. (2020), which included active and expired cases (n=780), found that 98.9% (p<0.001) of vitamin D deficient COVID-19 patients and 88% (p<0.001) with insufficiency died, but only 4% of sufficient individuals died. Lastly, a retroactive cohort study by Meltzer et al. (2020) reported higher rates of COVID-19 infection, 21.6% (95% CI, 14.0-29.2%), in vitamin D deficient groups (n=172), compared to 12.2% (95% CI, 8.5-15.4%) in sufficient groups (n=327). The 25(OH)D levels were measured within one year of COVID-19 testing. All studies controlled for age, sex, and comorbidities, while the first controlled for BMI and smoking, and the third controlled for race. Vitamin D sufficiency may activate the innate and adaptive immune systems, leading to an antiviral response. Receptor binding of vitamin D on neutrophils and macrophages stimulates cathelicidin expression, an antibacterial peptide. Macrophage and T-regulatory cell quantities also increase. These results reveal the need for randomized controlled studies of vitamin D sufficiency as a potential mitigator in COVID-19 outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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