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Enregistrement W4383746201 · doi:10.15386/mpr-2624

Are adipokines related to COVID-19 and its severity? A systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4383746201 sur OpenAlexaboutno aff
Abdulrahman Ismaiel, Louis Birkhahn, Daniel‐Corneliu Leucuta, Nahlah Al Srouji, Stefan‐Lucian Popa, Dan L. Dumitraşcu

Notice bibliographique

RevueMedicine and Pharmacy Reports · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdipokineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Meta-analysisSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakMedicineVirologyInternal medicineObesityLeptin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The relationship between several adipokines and COVID-19 severity has lately been evaluated, results being inconclusive. Therefore, we aimed to assess the association between adipokines in COVID-19 and its severity. Methods: A search was performed in PubMed, Scopus, and Embase using predefined keywords. The Newcastle of Ottawa Scale (NOS) was used for the quality assessment of included studies. The main summary outcome was the mean difference (MD) in adipokine levels. Results: A total of 8 studies involving 473 individuals were included. A significant MD in serum adiponectin levels was demonstrated in mild vs. severe COVID-19 patients (-5.734 [95% CI -11.215 - -0.252]), with no significant MD in mild vs. moderate (-7.117 [95% CI -19.546 - 5.313]), or moderate vs. severe COVID-19 (-1.846 [95% CI -4.516 - 0.824]). Moreover, no significant MD was found in adiponectin and leptin levels when comparing COVID-19 patients vs. controls (-12.675 [95% CI -36.159 - 10.808]) and (8.034 [95% CI -10.403 - 26.471]), respectively. Conclusion: Adiponectin levels were significantly increased in patients with severe compared to mild COVID-19. However, no significant MD was found in adiponectin levels in mild vs. moderate and moderate vs. severe COVID-19 patients, nor in adiponectin and leptin levels in COVID-19 patients vs. controls.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,123
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 enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,123
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,435
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,148 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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