Rheumatoid arthritis and COVID-19 outcomes: a systematic review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to conduct a comprehensive systematic literature review and meta-analysis to assess the risk and outcomes of coronavirus disease 2019 (COVID-19) in patients with rheumatoid arthritis. METHODS: A systematic search was performed across four electronic databases. The quality of the studies was assessed using the Newcastle‒Ottawa quality assessment scale and the Joanna Briggs Institute critical appraisal checklist. Statistical analyses were conducted using STATA 14 software. RESULTS: A total of 62 studies were included in the analysis. First, the meta-analysis revealed the following prevalence rates among rheumatoid arthritis patients: COVID-19, 11%; severe COVID-19, 18%; COVID-19-related hospitalization, 29%; admission to the intensive care unit (ICU) due to COVID-19, 10%; and death from COVID-19, 8%. Second, rheumatoid arthritis was associated with an increased risk of COVID-19 infection (OR 1.045(0.969-1.122), p = 0.006), COVID-19-related hospitalization (OR 1.319(1.055-1.584), p = 0.006), admission to the ICU due to COVID-19 (OR 1.498(1.145-1.850), p = 0.002), and death from COVID-19 (OR 1.377(1.168-1.587), p = 0.001). Third, no statistically significant association was found between rheumatoid arthritis and severe COVID-19 (OR 1.354(1.002-1.706), p = 0.135). CONCLUSIONS: Rheumatoid arthritis patients have a significantly greater risk of COVID-19 infection, hospitalization, ICU admission, and death than individuals without rheumatoid arthritis. However, rheumatoid arthritis did not show a significant association with the risk of severe COVID-19. These findings underscore the need for tailored management strategies and vigilant monitoring of COVID-19 outcomes in rheumatoid arthritis patients. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: The study has been registered on PROSPERO [ https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/ ], and the registration number is CRD42024528119.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».