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Enregistrement W4408007938 · doi:10.14740/cr2027

The Prognostic Value of Circulating Cytokines and Complete Blood Count-Based Inflammatory Markers in COVID-19 Patients With Atrial Fibrillation

2025· article· en· W4408007938 sur OpenAlexvenueno aff
Giorgi Tcholadze, Ia Pantsulaia, L Ratiani, Lela Kopaleishvili, Tamar Bolotashvili, Avtandil Jorbenadze, Tinatin Chikovani

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationCardiologyInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Complete blood countDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Atrial fibrillation (AF) is associated with a high burden of cardiovascular disease, which has been worsened during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. The purpose of this study was to assess the association between clinical markers, especially interleukin-6 (IL-6) and other inflammatory biomarkers, and the severity of COVID-19 in patients with AF. Methods: This retrospective cohort study categorized patients based on clinical presentations and laboratory results to investigate the prognostic significance of inflammatory markers in COVID-19 outcomes among those with AF. The study included 100 hospitalized COVID-19 patients aged between 40 to 80 years and was conducted at the Chapidze Hospital in Tbilisi, Georgia. Patients were then grouped by disease severity according to computed tomography (CT) scores, clinical symptoms, respiratory rate and oxygen saturation. Levels of IL-6 were obtained at three time points during hospitalization. A broad range of laboratory tests, including C-reactive protein (CRP), ferritin, and D-dimer, were also conducted. Results: Patients with AF demonstrated significantly elevated levels of IL-6 (P = 0.024), CRP (P = 0.001), and ferritin (P < 0.001), suggesting a severe inflammatory response. D-dimer levels were also notably higher in the AF group (P < 0.005), indicating an increased risk of thrombotic complications. Oxygen saturation levels were significantly lower (P = 0.004) and CT scores higher in patients with AF. Furthermore, the length of hospitalization was longer among patients with AF (median duration significantly higher, P = 0.032), indicating a more severe disease course. Conclusions: The proinflammatory markers such as IL-6 are independent predictive markers of COVID-19 severity in AF patients. Overall, it highlights urgent treatment approaches, such as available anti-inflammatory drugs, for COVID-19 patients with arrhythmias. Combining these biomarkers into clinical routines helps us better identify patients at risk and how to treat them.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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