Antioxidants and clinical outcomes of patients with coronavirus disease 2019: A systematic review of observational and interventional studies
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a newly emerging viral infection caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Oxidative stress appears to be a prominent contributor to the pathogenicity of SARS-CoV-2. Therefore, we carried out a systematic review of human observational and interventional studies to investigate the role of some antioxidants such as vitamins A, E, D, and C, selenium, zinc, and α-lipoic acid in the main clinical outcomes of subjects with COVID-19. Google Scholar, Cochrane Library, Web of Science, Scopus, and Medline were searched using Medical Subject Headings (MeSH) and non-MeSH terms without restrictions. Finally, 36 studies for vitamins C and D, selenium, and zinc were included in this systematic review; however, no eligible studies were found for vitamins A and E as well as α-lipoic acid. The results showed the promising role of vitamin C in inflammation, Horowitz index, and mortality; vitamin D in disease manifestations and severity, inflammatory markers, lung involvement, ventilation requirement, hospitalization, intensive care unit (ICU) admission, and mortality; selenium in cure rate and mortality; and zinc in ventilation requirement, hospitalization, ICU admission, biomarkers of inflammation and bacterial infection, and disease complications. In conclusion, it seems that antioxidants, especially vitamins C and D, selenium, and zinc, can improve multiple COVID-19 clinical outcomes. Nevertheless, more studies are necessary to affirm these results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».