The impact of COVID-19 infection on idiopathic pulmonary fibrosis mortality: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 has a negative impact on the survival of respiratory patients, especially those with interstitial lung disease. This review aims to better understand the effect of COVID-19 on patients with idiopathic pulmonary fibrosis (IPF). A systematic search of MEDLINE, PubMed, Embase, and Scopus performed from December 2019 up to July 2024 identified relevant studies. Eligibility criteria included English language, sample size ≥10 patients, COVID-19 infection, and outcome measures. Two independent reviewers assessed studies using the Newcastle-Ottawa Scale for bias and extracted data. Meta-analysis employed a random-effects model, and the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation assessed evidence quality. Outcomes considered were hospitalization, intensive care unit admission, and mortality. Of the 1541 initially identified articles, 6 high-quality studies were included. Meta-analysis revealed a 34% mortality rate [95% confidence interval (CI): 21-48%], 36% hospitalization rate (95% CI: 10-75%), and 31% intensive care unit admission rate (95% CI: 7-71%) among IPF patients with COVID-19. The certainty of evidence was low or very low due to publication bias and heterogeneity. This study underscores the elevated risk of hospitalization and death in IPF patients with COVID-19, emphasizing the vulnerability of this population. Prompt and tailored care is crucial to mitigate the impact of COVID-19 on IPF patients, necessitating proactive measures, vaccination, and comprehensive management.
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 | 0,014 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,040 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».