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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 tête enseignante, pas un consensus.

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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