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Enregistrement W3195154622 · doi:10.31579/2766-2314/043

Effect of Coronavirus Infection on Fasting Blood Glucose, Kidney Function, and Electrolytes in COVID-19 Patients in the Zawia Region, Western Libya

2021· article· en· W3195154622 sur OpenAlexaff
Azab Elsayed Azab, Khaled Ali Alawaini, Ashraf Mohamed Albakoush, Nouri Kushlaf

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Bioprocessing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCreatinineInternal medicineGastroenterologyCoronavirusRenal functionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmunologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Coronavirus disease 19 (COVID-19) is a pandemic infectious disease caused by the novel coronavirus. Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2). It is an aggressive virus that spread worldwide and is a systemic disease involving multiple systems, including respiratory, cardiovascular, gastrointestinal, hematopoietic, neurological, immune, and urinogenital systems. Objectives: The present study aimed to evaluate the alteration in fasting blood glucose, serum urea, creatinine, Na+, K+, and Cl- levels among COVID-19 patients in the Zawia region, Western Libya. Materials and Methods: 416 confirmed COVID-19 patients hospitalized in the Isolation Centre located in Zawia city, Libya. From the 1st May 2020 to the 30th March 2021, were enrolled in this prospective study. Covid-19 patients were defined as positive cases after the detection of SARS-CoV-2 RNA in oro-nasopharyngeal swab samples. Demographic data were extracted from electronic medical records and patient files. Also, 30 healthy individuals without any chronic disease or respiratory symptoms were recruited for the control group. Blood samples were collected via vein puncture for estimating biochemical parameters (fasting blood glucose, serum urea, creatinine, Na+, K+, and Cl- concentrations). The statistical significance of differences between groups was evaluated with the Mann- Whitney (U test). Associations between different parameters were evaluated with the Spearman's test. Results: The results showed that coronavirus infection induced a significant increase in fasting blood glucose, serum urea, and creatinine concentrations. Infections also induced a decrease in serum sodium ion concentration, compared with healthy individuals. Seventy-six percent of corona virus-infected patients had hyperglycemia. Similarly, high levels of serum urea, creatinine, Cl-, Na+, and K+ were found in 40.9%, 39.9%, 27.9%, 8.9% and 6.5% of patients, respectively. Hyponatraemia, hypokalaemia, and hypochloremia were found in 35.5%, 13.7%, and 12.9% of patients. There were recorded a significant positive association between fasting blood glucose and serum urea, creatinine, and K+ concentration, between serum urea concentration and serum creatinine, K+, and Cl- concentrations, between serum creatinine and K+, and Cl- concentrations, and between serum Na+ and Cl- concentration, and a significant negative association between fasting blood glucose and serum Na+ and Cl- concentrations and between serum K+ and Na+ concentrations. Conclusion: It can be concluded that coronavirus infections induced increases in fasting blood glucose, serum urea, and creatinine, and a decrease in Na+ concentrations. There was a significant association between different parameters. These biochemical changes may help the clinicians to understand COVID-19 better and provide more clinical treatment options and prevent the serious complications of the disease. Thus, clinicians should pay special attention to fasting blood glucose, kidney function and electrolyte status of COVID-19 patients. Changes in fasting blood glucose, kidney function, and electrolyte levels can be a good indicator of disease progression.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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