Estimating the Relationship between Serum Electrolytes and COVID-19: A systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: There are controversies on the association between electrolytes and Coronavirus disease 2019 (COVID-19) and its severity. Studies on these issues may help in resolving ambiguities. The purpose of this study was to assess the association between electrolyte indices and being infected with COVID-19 and developing severe symptoms using a meta-analysis. Materials and methods: A thorough search was done in national and international electronic databases using Medical Subject Headings (MeSH) terms. Quality assessment was conducted by Newcastle-Ottawa scale (NOS) checklist. We estimated the standardized mean difference between electrolyte indices and the incident of COVID-19 infection and its severity. Results: After screening the papers, 12 met the inclusion criteria. According to the meta-analysis results, the standardized mean differences for serum level of sodium and potassium between the dead and survived COVID-19 patients was estimated to be 0.22 (95% CI: -0.03, 0.46) and 0.14 (95% CI: -0.22, 0.50), respectively. The standardized mean differences for serum levels of sodium, calcium, and potassium between patients with severe and non-severe COVID-19 were estimated to be -0.28 (95% CI: -0.72, 0.17), -1.07(95% CI: -1.58, -0.55), and -0.10 (95% CI: -0.47, 0.27), respectively. Conclusion: In this meta-analysis, the standardized mean difference for calcium was significantly lower in severe COVID-19 patients compared to that in patients with mild and moderate forms of the disease.
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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 | 0,023 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».