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Enregistrement W4318676761 · doi:10.1155/2023/1068000

Epstein Barr Virus Reactivation during COVID-19 Hospitalization Significantly Increased Mortality/Death in SARS-CoV-2(+)/EBV(+) than SARS-CoV-2(+)/EBV(−) Patients: A Comparative Meta-Analysis

2023· review· en· W4318676761 sur OpenAlexaboutno aff
Sivananthan Manoharan, Lee Ying Ying

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Clinical Practice · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKawasaki Disease and Coronary Complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisSubgroup analysisVirusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Epstein–Barr virusSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)VirologyInternal medicineImmunologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epstein–Barr virus (EBV) reactivation in acute-phase of COVID-19 disease was recently discovered but it is not clear in terms of degree of mortality caused, and this was the aim of the current study. Six databases and three non‐databases were thoroughly searched, independently. The articles related to non‐human study (abstract, in vitro, in vivo, in silico, case study, poster, and review articles) were excluded for main analysis. Four articles related to mortality linked to EBV reactivation were systematically identified and included in the qualitative and quantitative analyses. Based on proportional meta-analysis of 4 studies, 34.3% or 0.343 (95% CI: 0.189–0.516; I2 = 74.6) mortality related to EBV reactivation was identified. To address high heterogeneity, subgroup meta-analysis was carried out. Based on subgroup analysis, 26.6% or 0.266 (95% CI: 0.191–0.348; I2 = 0) with no heterogeneity was identified. Interestingly, in comparative meta-analysis, EBV(−)/SARS-CoV-2(+) patients had statistically lesser mortality (9.9%) than EBV(+)/SARS-CoV-2(+) patients (23.6%) where RR = 2.31 (95% CI: 1.34–3.99; <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>p</a:mi> <a:mo>=</a:mo> <a:mn>0.003</a:mn> </a:math> ; I2 = 6%). This finding is equivalent to the absolute mortality effect of 130 more per 1000 COVID-19 patients (95% CI: 34–296). Furthermore, based on statistical analysis, D-dimer was not statistically significantly different ( <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:mi>p</c:mi> <c:mo>&gt;</c:mo> <c:mn>0.05</c:mn> </c:math> ) between the groups although studies have shown that D-dimer was statistically significantly different ( <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:mi>p</e:mi> <e:mo>&lt;</e:mo> <e:mn>0.05</e:mn> </e:math> ) between these groups. Based on the inclusion and analysis of low risk of bias and high quality of articles graded with Newcastle–Ottawa Scale (NOS), when COVID-19 patients’ health state is gradually worsening, EBV reactivation needs to be suspected because EBV reactivation is a possible marker for COVID-19 disease severity.

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)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,481
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,088 · 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

Citations30
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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