Association of dyslipidemia with the severity and mortality of coronavirus disease 2019 (COVID-19): a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The numbers of confirmed cases of coronavirus disease 2019 (COVID-19) and COVID-19 related deaths are still increasing, so it is very important to determine the risk factors of COVID-19. Dyslipidemia is a common complication in patients with COVID-19, but the association of dyslipidemia with the severity and mortality of COVID-19 is still unclear. The aim of this study is to analyze the potential association of dyslipidemia with the severity and mortality of COVID-19. Methods We searched the PubMed, Embase, MEDLINE, and Cochrane Library databases for all relevant studies up to August 24, 2020. All the articles published were retrieved without language restriction. All analysis was performed using Stata 13.1 software and Mantel–Haenszel formula with fixed effects models was used to compare the differences between studies. The Newcastle Ottawa scale was used to assess the quality of the included studies. Results Twenty-eight studies involving 12,995 COVID-19 patients were included in the meta-analysis, which was consisted of 26 cohort studies and 2 case–control studies. Dyslipidemia was associated with the severity of COVID-19 (odds ratio [OR] = 1.27, 95% confidence interval [CI] 1.11–1.44, P = 0.038, I2 = 39.8%). Further, patients with dyslipidemia had a 2.13-fold increased risk of death compared to patients without dyslipidemia (95% CI 1.84–2.47, P = 0.001, I2 = 66.4%). Conclusions The results proved that dyslipidemia is associated with increased severity and mortality of COVID-19. Therefore, we should monitor blood lipids and administer active treatments in COVID-19 patients with dyslipidemia to reduce the severity and mortality.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».