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Enregistrement W3201513859 · doi:10.1101/2021.09.09.21263251

Iron related biomarkers predict disease severity in a cohort of Portuguese adult patients during COVID-19 acute infection

2021· preprint· en· W3201513859 sur OpenAlexfundno aff
Ana C. Moreira, Maria José Teles, Tânia Silva, Clara M. Bento, Inês Simões Alves, Luı́sa Pereira, João Tiago Guimarães, Graça Porto, Pedro F. Oliveira, Maria Salomé Gomes

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaCentre hospitalier universitaire Sainte-Justine
Mots-clésMedicineInternal medicineFerritinDiseaseSerum ironCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Transferrin saturationTransferrinGastroenterologyImmunologyAnemiaSerum ferritin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT BACKGROUND Growing evidence indicates a link between iron metabolism and COVID-19 clinical progression, supporting the use of iron and inflammatory parameters as relevant biomarkers to predict patients’ outcomes. METHODS We evaluated iron metabolism and immune response in 303 patients admitted to the main hospital of the northern region of Portugal with variable clinical pictures, from September to November 2020. Of these, 127 tested positive for SARS-CoV-2 and 176 tested negative. Iron-related laboratory parameters and cytokines were determined in blood samples collected soon after admission and, in a subgroup of patients, throughout hospitalization. Demographic data, comorbidities and clinical outcomes were recorded. Patients were assigned into 5 groups according to disease severity. RESULTS Serum iron and transferrin levels at admission were lower in COVID-19-positive than in COVID-19-negative patients. Conversely, the levels of interleukin(IL)-6 and monocyte chemoattractant protein 1 (MCP1) were increased in COVID-19-positive patients. The lowest serum iron and transferrin levels at diagnosis were associated with the worst outcomes. Iron levels negatively correlated with IL-6 and higher levels of this cytokine were associated with a worse prognosis. Serum ferritin levels at diagnosis were higher in COVID-19-positive than in COVID-19-negative patients but did not correlate with disease severity. Longitudinal determinations of iron and ferritin made in a subgroup of patients (n=23) revealed highly variable results. CONCLUSIONS Serum iron is the simplest laboratory test to be implemented as a predictor of disease progression in hospitalized acute COVID-19-positive patients. Variation of ferritin with time should be revisited in larger cohorts. Key points COVID-19-positive patients have lower serum iron and higher ferritin than COVID-19-negative patients in variable clinical contexts. Lowest serum iron and highest IL-6 levels at hospital admission associate with the poorest outcomes. Association of serum ferritin with disease progression is debatable.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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