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Enregistrement W4301401385 · doi:10.3389/fmed.2022.988666

D-dimer levels and characteristics of lymphocyte subsets, cytokine profiles in peripheral blood of patients with severe COVID-19: A systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4301401385 sur OpenAlexaboutno aff
Haiyue Zhang, Hua‐Jun Wu, Dongli Pan, Weifeng Shen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisInternal medicineLymphocyteCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GastroenterologyWeb of sciencePooled varianceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose A series of complications caused by severe COVID-19 can significantly affect short-term results. Therefore, early diagnosis is essential for critically COVID-19 patients. we aimed to investigate the correlation among D-dimer levels, lymphocyte subsets, cytokines, and disease severity in COVID-19 patients. Methods Systematic review and meta- analysis of PubMed, Scopus, Web of Science, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Embase, clinical trials, and China National Knowledge Infrastructure (CNKI) until 1 August 2022. We considered case-control, and cohort studies that compared laboratory parameters between patients with severe or non-serious diseases or between survivors and non-survivors. Pooled data was assessed by use of a random-effects model and used I 2 to test heterogeneity. We assessed the risk of bias using the Newcastle- Ottawa Scale. Results Of the 5,561 identified studies, 32 were eligible and included in our analysis ( N = 3,337 participants). Random-effect results indicated that patients with COVID-19 in severe group had higher levels for D-dimer (WMD = 1.217 mg/L, 95%CI=[0.788, 1.646], P < 0.001), neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) (WMD = 6.939, 95%CI = [4.581, 9.297], P < 0.001), IL-2 (WMD = 0.371 pg/ml, 95%CI = [−0.190, 0.932], P = 0.004), IL-4 (WMD = 0.139 pg/ml, 95%CI = [0.060, 0.219], P = 0.717), IL-6 (WMD = 44.251 pg/ml, 95%CI = [27.010, 61.493], P < 0.001), IL-10 (WMD = 3.718 pg/ml, 95%CI = [2.648, 4.788], P < 0.001) as well as lower levels of lymphocytes (WMD = −0.468( × 10 9 /L), 95%CI = [−0.543, −0.394], P < 0.001), T cells (WMD = −446.746(/μL), 95%CI = [−619.607, −273.885], P < 0.001), B cells (WMD = −60.616(/μL), 95%CI = [−96.452, −24.780], P < 0.001), NK cells (WMD = −68.297(/μL), 95%CI = [−90.600, −45.994], P < 0.001), CD3+T cells (WMD = −487.870(/μL), 95%CI = [−627.248, −348.492], P < 0.001), CD4+T cells (WMD = −290.134(/μL), 95%CI = [−370.834, −209.435], P < 0.001), CD8+T cells (WMD = −188.781(/μL), 95%CI = [−227.806, −149.757], P < 0.001). Conclusions There is a correlation among higher levels of D-dimer, cytokines, lower levels of lymphocyte subsets, and disease severity in COVID-19 patients. These effective biomarkers may help clinicians to evaluate the severity and prognosis of COVID-19. This study is registered with PROSPERO, number CRD42020196659. Systematic review registration https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/display_record.php?RecordID=196659 ; PROSPERO registration number: CRD42020196659.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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