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Enregistrement W4283027070 · doi:10.1371/journal.pntd.0010489

Clinical laboratory parameters and fatality of Severe fever with thrombocytopenia syndrome patients: A systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4283027070 sur OpenAlexaboutno aff
Yao Wang, Zexuan Song, Xuemin Wei, Haowen Yuan, Xiaoying Xu, Hao Liang, Hongling Wen

Notice bibliographique

RevuePLoS neglected tropical diseases · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSevere fever with thrombocytopenia syndromeMedicineMeta-analysisCase fatality rateInternal medicineIntensive care medicinePediatricsImmunologyEpidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Severe fever with thrombocytopenia syndrome (SFTS) is an emerging tick-borne infectious disease with high case fatality rate. Unfortunately, no vaccine or antiviral specifically targeting SFTS virus (SFTSV) are available for the time being. Our objective was to investigate the association between clinical laboratory parameters and fatality of SFTS patients. METHODS: The systematic review was conducted in accordance with The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses 2020 guidelines. We searched (from inception to 24th February 2022) Web of Science, PubMed, National Knowledge Infrastructure databases and Wan Fang Data for relevant researchers on SFTS. Studies were eligible if they reported on laboratory parameters of SFTS patients and were stratified by clinical outcomes. A modified version of Newcastle-Ottawa scale was used to evaluate the quality of included studies. Standardized mean difference (SMD) was used to evaluate the association between laboratory parameters and outcomes. The between-study heterogeneity was evaluated quantitatively by standard Chi-square and the index of heterogeneity (I2). Heterogeneity was explored by subgroup and sensitivity analyses, and univariable meta-regression. Publication bias was determined using funnel plots and Egger's test. RESULTS: We identified 34 relevant studies, with over 3300 participants across three countries. The following factors were strongly (SMD>1 or SMD<-0.5) and significantly (P<0.05) associated mortality: thrombin time (TT) (SMD = 1.53), viral load (SMD = 1.47), activated partial-thromboplastin time (APTT) (SMD = 1.37), aspartate aminotransferase (AST) (SMD = 1.19), lactate dehydrogenase (LDH) (SMD = 1.13), platelet count (PLT) (SMD = -0.47), monocyte percentage (MON%) (SMD = -0.47), lymphocyte percentage (LYM%) (SMD = -0.46) and albumin (ALB) (SMD = -0.43). Alanine aminotransferase, AST, creatin phosphokinase, LDH, PLT, partial-thromboplastin time and viral load contributed to the risk of dying of SFTS patients in each subgroup analyses. Sensitivity analysis demonstrated that the results above were robust. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: The abnormal levels of viral load, PLT, coagulation function and liver function, significantly increase the risk of SFTS mortality, suggesting that SFTS patients with above symptoms call for special concern.

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)0,001
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: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,002
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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