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Enregistrement W3174033189 · doi:10.1371/journal.pone.0253894

Biomarkers of cytokine storm as red flags for severe and fatal COVID-19 cases: A living systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W3174033189 sur OpenAlexaboutno aff
Ana Karla Guedes de Melo, Keilla Machado Martins Milby, Ana Luíza Mendes Amorim Caparroz, Ana Carolina Pereira Nunes Pinto, Rodolfo Rodrigo Pereira Santos, Aline Pereira da Rocha, Gilda Aparecida Ferreira, Viviane Angelina de Souza, Lilian David Azevedo Valadares, Rejane Maria Rodrigues de Abreu Vieira, Gecilmara Salviato Pileggi, Virgínia Fernandes Moça Trevisani

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProcalcitoninMeta-analysisInternal medicineCreatinineFerritinCochrane LibrarySepsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the laboratory parameters and biomarkers of the cytokine storm syndrome associated with severe and fatal COVID-19 cases. METHODS: A search with standardized descriptors and synonyms was performed on November 28th, 2020 of the MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, ClinicalTrials.gov, LILACS, and IBECS to identify studies of interest. Grey literature searches and snowballing techniques were additionally utilized to identify yet-unpublished works and related citations. Two review authors independently screened the retrieved titles and abstracts, selected eligible studies for inclusion, extracted data from the included studies, and then assessed the risk of bias using the Newcastle-Ottawa Scale. Eligible studies were those including laboratory parameters-including serum interleukin-6 levels-from mild, moderate, or severe COVID-19 cases. Laboratory parameters, such as interleukin-6, ferritin, hematology, C-Reactive Protein, procalcitonin, lactate dehydrogenase, aspartate aminotransferase, creatinine, and D-dimer, were extracted from the studies. Meta-analyses were conducted using the laboratory data to estimate mean differences with associated 95% confidence intervals. DATA SYNTHESIS: The database search yielded 9,620 records; 40 studies (containing a total of 9,542 patients) were included in the final analysis. Twenty-one studies (n = 4,313) assessed laboratory data related to severe COVID-19 cases, eighteen studies (n = 4,681) assessed predictors for fatal COVID-19 cases and one study (n = 548) assessed laboratory biomarkers related to severe and fatal COVID-19 cases. Lymphopenia, thrombocytopenia, and elevated levels of interleukin-6, ferritin, D-dimer, aspartate aminotransferase, C-Reactive-Protein, procalcitonin, creatinine, neutrophils and leucocytes were associated with severe and fatal COVID-19 cases. CONCLUSIONS: This review points to interleukin-6, ferritin, leukocytes, neutrophils, lymphocytes, platelets, C-Reactive Protein, procalcitonin, lactate dehydrogenase, aspartate aminotransferase, creatinine, and D-dimer as important biomarkers of cytokine storm syndrome. Elevated levels of interleukin-6 and hyperferritinemia should be considered as red flags of systemic inflammation and poor prognosis in COVID-19.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,296
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,296
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,393
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,087 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations157
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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