19. Association between Genotype Variation with COVID-19 Severity in Hypertensive Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Genetic variations in ACE and ACE2 genes influence COVID-19 severity. Reduced ACE2 availability and increased ACE activity can elevate Angiotensin-II (AngII), contributing to COVID-19-related inflammation. Objective: We aim to assess the relationship between genetic variations and the severity of COVID-19 in individuals with hypertension. Method: We followed the 2020 PRISMA guidelines for reporting. We searched Cochrane Library, ProQuest, PubMed, LILACS, ScienceDirect, Springer, and Taylor & Francis from inception to September 24, 2023. Eligible studies included adults (≥18 years) with COVID-19 and hypertension (SBP ≥ 140 and/or DBP ≥ 90 mmHg), employing observational designs, providing data on genetic variations in ACE1, ACE2, or relevant polymorphisms. Methodological quality was evaluated using the Newcastle–Ottawa scale (NOS). Meta-analysis was conducted using RevMan 5.4.1. Result: We found three case-control studies and one cross-sectional study, generating eight reports in total. The pooled analysis of severe COVID-19 in hypertensive patients with ACE1 polymorphism revealed significant associations in the allele (OR: 2.52; 95%CI, 1.31-4.83; p=0.005), additive (OR: 4.30; 95%CI, 1.04-17.73; p=0.04), and dominant (OR: 2.65; 95%CI, 1.41-4.97; p=0.002) models. Conversely, a protective role against severe COVID-19 in hypertensive patients was indicated in the recessive model (OR: 0.24; 95%CI, 0.07-0.87; p=0.03). Other results yieled no significant association with COVID-19 severity. NOS score for case-controls are 6-8 and cross-sectional are 10. Conclusion: Our analysis linked ACE1 I/D polymorphism to severe COVID-19 in hypertensive individuals, with no significant relationship observed for ACE2 polymorphism. Additional research is needed given the limited relevant studies.
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 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 | 0,019 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».