COVID-19 Induced Acute Respiratory Distress Syndrome; A systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS) is a potentially fatal form of respiratory failure among COVID-19 patients. Globally, there are inconsistent findings regarding acute respiratory distress syndrome among COVID-19 patients. Therefore, the aim of this study is to estimate the pooled prevalence of acute respiratory syndrome among COVID-19 patients Methods We have accessed previous studies through an electronic web-based search strategy using PubMed, Google, Google Scholar, and Cochrane Library with a combination of search terms. The quality of each included article was assessed using the Newcastle Ottawa assessment Scale for cross-sectional studies. All statistical analyses were done using STATA version 14 Software for Windows, and meta-analysis was carried out using a random effect model. Heterogeneity was assessed using Cochrane Q statistics and I-Square (I2), and the publication bias was detected based on the graphic asymmetry of funnel plot and/or Egger’s test. Results Out of 645 studies screened, 11 studies with 2845 participants fulfilled the inclusion criteria and were included in the proportion estimation. The overall pooled prevalence of ARDS was found to be 32.2%(95% CI = 27.70%-41.73%). The heterogeneity test (I2) of the study was 97.3% with p value < 0.001. The study indicates there is a considerable variability across the studies. Subgroup analysis and meta-regression were computed to detect the effect of variation. Furthermore, the publication bias was evaluated then after the trim and fill analysis was conducted. Conclusion The pooled prevalence of COVID-19 induced acute respiratory distress syndrome was found to be high, which needs a global effort to combat its morbidity and mortality. Therefore, both the governmental and non-governmental organizations better give emphasis on COVID-19 prevention.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».