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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».