Severity and Mortality in Covid-19 With Hepatitis B Co-Infection A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review and meta-analysis investigate the severity and mortality in COVID-19 patients co-infected with Hepatitis B Virus (HBV). Utilizing established databases and adhering to PRISMA guidelines, 15 studies were included after a rigorous selection and data extraction process, with quality assessed using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS). Statistical analysis was conducted using Review Manager (RevMan) software. The findings indicate a significantly higher risk of severe clinical outcomes and mortality in COVID-19 patients with HBV co-infection compared to those without HBV. Among patients with both HBV and COVID-19, 30.2% developed severe clinical outcomes, compared to 19.5% in COVID-19 patients without HBV. Mortality rates were also higher in the co-infected group (4.9%) compared to those with only COVID-19 (3.4%). The study notes considerable heterogeneity among the included studies, as indicated by high I2 values. These results align with previous findings on the impact of chronic liver diseases on COVID-19 outcomes but contrast with some studies suggesting a potential protective effect of HBV. The analysis also considers the complexities of managing COVID-19 in HBV patients, particularly the risks associated with corticosteroid therapy and HBV reactivation, while acknowledging limitations such as variability in methodologies and potential publication biases. The study underscores the heightened severity and mortality risks for COVID-19 patients with HBV co-infection, emphasizing the need for tailored management strategies and further research into the mechanisms and optimal treatment protocols for this patient population.
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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 | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,038 |
| 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) | 0,003 | 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 ».