Prognostic value of albumin-to-globulin ratio in COVID-19 patients: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims The albumin-to-globulin ratio (AGR) has been used to predict severity and mortality in infectious diseases. The aim of this study is to evaluate the prognostic value of the AGR in COVID-19 patients. Methods A systematic review and meta-analysis were conducted. We included observational studies assessing the association between the AGR values upon hospital admission and severity or all-cause mortality in COVID-19 patients. In the meta-analyses we used random effect models. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The effect measures were expressed as mean difference (MD) and their 95% confidence intervals (CI). We performed Egger's test and funnel plots to assess the publication bias. Results The included studies had a total of 11356 patients corresponding to 31 cohort studies. Severe COVID-19 patients had lower AGR values than non-severe COVID-19 patients (mean difference (MD), −0.27; 95% IC, −0.32 to −0.22; p < 0.001; I 2 = 88%). Non-survivor patients with COVID-19 had lower AGR values than survivor patients (MD, −0.29; 95% IC, −0.35 to −0.24; p < 0.001; I 2 = 79%). In the sensitivity analysis, we only included studies with low risk of bias, which decreased the heterogeneity for both outcomes (severity, I 2 = 20%; mortality, I 2 = 5%). Conclusions Low AGR values upon hospital admission were found in COVID-19 patients with a worse prognosis.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».