Association between Statin Use and Poor Outcomes in COVID-19 Patientswith Diabetes Mellitus: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Diabetes mellitus, cardiovascular diseases, obesity, and dyslipidaemia are considered risk factors for more severe forms of COVID-19 infection. Statins have been widely used in such patients to prevent the occurrence of cardiovascular events and the associated mortality. However, statin use has been suggested to promote a more severe form of infection. This review aims to investigate the association between statin use and poor outcomes in COVID-19 patients with diabetes. METHODS: Literature search was performed in PubMed, CENTRAL, Scopus, and pre-print databases (MedRxiv and BioRxiv), and studies published up to March 6th, 2021 have been reviewed. Selected studies were then assessed for risk of bias with the Newcastle Ottawa Scale. RESULT: Four studies were included in the final analysis; all were retrospective studies. Two studies reported a decreased risk of mortality with statin use, while one study reported opposite findings. The other one did not find a significant association between statin use and poor COVID-19 outcomes. CONCLUSION: Available data suggest that statins may be safely administered to diabetic COVID-19 patients as the majority of evidence signifies statins to confer benefits and improve clinical outcomes in COVID-19 patients.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».