ABO and Rh blood groups and risk of infection: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Persons with non-O and Rh-positive blood types are purported to be more susceptible to infection, including SARS-CoV-2, but there remains uncertainty about the degree to which this is so for both non-viral and viral infections. Methods We systematically reviewed Embase and PubMed from January 1st 1960 to May 31st 2022. English-language publications were selected that separately investigated the relation between ABO and/or Rh blood group and risk of SARS-CoV-2 and non-SARS-CoV-2 infection. Pooled odds ratios (ORp) and 95% confidence intervals (CI) were then generated for each. Results Non-O blood groups had a higher ORp for SARS-CoV-2 than O blood groups, both within 22 case–control studies (2.13, 95% CI 1.49- 3.04) and 15 cohort studies (1.89, 95% CI 1.56- 2.29). For non-SARS-CoV-2 viral infections, the respective ORp were 1.98 (95% CI 1.49–2.65; 4 case–control studies) and 1.87 (95% CI 1.53–2.29; 12 cohort studies). For non-viral infections, the ORp were 1.56 (95% CI 0.98–2.46; 13 case–control studies) and 2.11 (95% CI 1.67–6.67; 4 cohort studies). Rh-positive status had a higher ORp for SARS-CoV-2 infection within 6 case–control studies (13.83, 95% CI 6.18–30.96) and 6 cohort studies (19.04, 95% CI 11.63–31.17), compared to Rh-negative persons. For Rh status, non-SARS-CoV-2 infections, the ORp were 23.45 (95% CI 16.28–33.76) among 7 case–control studies, and 9.25 (95% CI 2.72–31.48) within 4 cohort studies. High measures of heterogeneity were notably observed for all analyses. Conclusions Non-O and Rh-positive blood status are each associated with a higher risk of SARS-CoV-2 infection, in addition to other viral and non-viral infections.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».