Plasma tissue factor pathway inhibitor levels in coronavirus disease 2019 patients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Studies have suggested a relationship between tissue factor pathway inhibitor (TFPI) and coronavirus disease 2019 (COVID-19) severity. However, there is inconsistency in the findings of the studies. To enhance comprehension of this relationship, a meta-analysis was conducted. PubMed, Web of Science, and Scopus databases were searched to identify eligible studies. The mean difference was employed as effect measures and the standardized mean difference (SMD) and the 95% confidence interval (CI) were utilized as a summary statistic. Heterogeneity was assessed through the application of the chi-square test and the I2 statistic. The included studies' quality and risk of bias were assessed using the Newcastle-Ottawa assessment scale, adapted for case-control studies. A total of six studies were included with 684 cases and healthy controls (180 healthy controls and 504 COVID-19 patients with different severity, 76 mild, 292 moderate, and 136 severe). The analysis revealed a significant increase in the TFPI level in COVID-19 patients with moderate severity compared with healthy controls (SMD = 0.95 ng/ml, 95% confidence interval (CI) 0.27, 1.63 ng/ml; I2 : 87.2%). The increased TFPI level in mild and moderate COVID-19 was not significant, SMD = 0.68 ng/ml, 95% CI -0.64 to 2.0 ng/ml; I2 92.9% and SMD = 0.62 ng/ml, 95% CI -0.62 to 1.86 ng/ml; I2 91.5%, respectively. In addition, most studies indicate an association of the increased TFPI concentrations with increased markers of inflammation, endothelial damage, and hypercoagulation. Considering the anticoagulant and anti-inflammatory roles of TFPI, its increase seems to be aimed at modulating COVID-19-induced hyper-inflammation and hyper-coagulation state. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42023437353.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| 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) | 0,003 | 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 ».