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Enregistrement W4386410307 · doi:10.3390/jcm12175747

The Impact of COVID-19 on Carotid–Femoral Pulse Wave Velocity: A Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4386410307 sur OpenAlexaboutno aff
Iwona Jannasz, Michał Pruc, Mansur Rahnama, Tomasz Targowski, Robert Olszewski, Stepan Feduniw, Karolina Petryka, Łukasz Szarpak

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNarodowy Instytut Geriatrii, Reumatologii i Rehabilitacji im. Prof. dr hab. med. Eleonory Reicher
Mots-clésMedicinePulse wave velocityArterial stiffnessCochrane LibraryMeta-analysisInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)CardiologyDiseaseBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 is a complex multisystemic disease that can result in long-term complications and, in severe cases, death. This study investigated the effect of COVID-19 on carotid–femoral pulse wave velocity (cfPWV) as a measurement to evaluate its impact on arterial stiffness and might help predict COVID-19-related cardiovascular (CV) complications. PubMed, Web of Science, Embase, and the Cochrane Library were searched for relevant studies, and meta-analysis was performed. The study protocol was registered in PROSPERO (nr. CRD42023434326). The Newcastle–Ottawa Quality Scale was used to evaluate the quality of the included studies. Nine studies reported cfPWV among COVID-19 patients and control groups. The pooled analysis showed that cfPWV in COVID-19 patients was 9.5 ± 3.7, compared to 8.2 ± 2.2 in control groups (MD = 1.32; 95% CI: 0.38–2.26; p = 0.006). A strong association between COVID-19 infection and increased cfPWV suggests a potential link between the virus and increased arterial stiffness. A marked increase in arterial stiffness, a known indicator of CV risk, clearly illustrates the cardiovascular implications of COVID-19 infection. However, further research is required to provide a clearer understanding of the connection between COVID-19 infection, arterial compliance, and subsequent CV events.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,034
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,393
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,150 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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