Hypoalbuminemia as a predictor of severe dengue: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Dengue fever is a significant health concern globally, especially in tropical regions. Identifying reliable markers for severe dengue, such as hypoalbuminemia, is crucial for early diagnosis and treatment. METHODS: This review systematically explores the association between hypoalbuminemia and severe dengue. We searched databases including PubMed, Embase, Scopus, Cochrane, and Web of Science until 28 December 2023, focusing on studies that reported albumin levels in dengue patients. Our selection criteria aimed at observational studies, from which data extraction and quality assessment were performed using Nested- Knowledge and the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: A meta-analysis of 17 studies involving 974 severe and 18,496 non-severe dengue patients identified a standardized mean difference (SMD) in albumin levels of -1.625 g/dL (95% CI: -3.618 to -0.369). Subgroup analysis indicated more pronounced hypoalbuminemia in pediatric patients, with a pooled SMD of -1.08 g/dL (95% CI: -1.71 to -0.45). Our analysis demonstrated the link between hypoalbuminemia and severe dengue, indicating a significant pooled relative risk of 2.286, within 95% CI 1.308 to 3.996. CONCLUSIONS: The study confirms hypoalbuminemia as a significant predictor of severe dengue. Recognizing hypoalbuminemia in dengue patients can aid clinicians in forecasting the severity, potentially improving patient outcomes through targeted therapeutic strategies.
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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».