Serum Krebs von den Lungen-6 for Predicting the Severity of COVID-19 Lung Injury: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lung injury is common in coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients. The severity of lung injury appears to be reflected in serum Krebs von den Lungen-6 (KL-6), a glycoprotein expressed on type II alveolar epithelium. This study aims to assess the role of serum KL-6 in reflecting the severity of lung injury in COVID-19 patients. Methods: A systematic search was conducted in Scopus, PubMed, Wiley Online Library, and ProQuest. Articles were screened based on several eligibility criteria and assessed for study quality using Newcastle-Ottawa Scale. Results: This systematic review included four studies involving a total of 151 adult COVID-19 patients. Pooled analysis revealed that serum KL-6 was significantly higher in severe patients (SMD = 1.16; 95% CI = 0.69–1.63) with moderately high pooled sensitivity (79%; 95% CI = 61–91%) and specificity (86%; 95% CI = 72–95%). Conclusion: High serum KL-6 may depict more severe lung injury in COVID-19 patients with moderately high sensitivity and specificity.
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».