PD34 Neuron-specific Biomarkers Associated With Neurological Manifestations In COVID-19: An Evidence Mapping Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction We aimed to map and synthesize the available evidence on neuron-specific biomarkers related to COVID-19. Methods A systematic review and qualitative evidence mapping synthesis was performed (PROSPERO-CRD42021266995). Searches were conducted in PubMed and Scopus, and complemented by manual search (July 2021). We included observational studies of any design assessing neurological biomarkers in adult patients (>18 years; with or without neurological comorbidities) diagnosed with COVID-19. Methodological quality of nonrandomized studies (case-control, cohorts) was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Results Overall, 14 studies (n=485 patients) conducted in Sweden (n=4 articles, 28.5%), Germany (n=3; 21.4%), USA (n=3; 21.4%), Canada, France, Italy and Norway (n=1 study each) were included. The most reported neurological symptoms (n=13 studies, 92.8%) were headache, confusion, general weakness, loss of smell/taste, cognitive impairments and behavioral changes. Prevalent neurological conditions included encephalopathies, neuropathies, myopathies, and delirium; most critical cases presented cerebrovascular events (n=4 studies, 28.5%). Hypertension, diabetes, obesity, dyslipidemia, and chronic lung disease were the most reported comorbidities. Eight different neuron-specific biomarkers were found in primary studies: neurofilament-light chain – NfL (n=10 studies; 71.4%), glial fibrillary acidic-protein – GFAp (n=5; 35.7%), tau protein (n=5; 35.7%), neurofilament-heavy chain – NfH, S100B protein, ubiquitin C-terminal hydrolase L1 - UCH-L1, neuron-specific enolase and beta protein-amyloid – Aβ (n=1 study each). These biomarkers were found both in cerebrospinal fluid and blood/plasma samples even without an evident cytokine storm. In patients with COVID-19, NfL and GFAp can act as sensitive indicators of neuroaxonal and astrocytic damages, respectively. Increased levels of NfL were significantly associated with severe COVID-19, unconsciousness and longer stay in the intensive care unit (p<0.05). Studies had an overall poor to moderate methodological quality. Conclusions We identified eight neuron-specific biomarkers that should be further studied as prognostic factors of COVID-19. These findings can also guide the development of targeted therapies against SARS-CoV-2. Additional well-designed clinical trials are needed to strengthen this evidence and help understand the mechanisms of neurological symptoms and sequelae after COVID-19 infection.
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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 | 0,014 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».