The role of haematological parameters in patients with COVID-19 and influenza virus infection

医学 血小板 2019年冠状病毒病(COVID-19) 淋巴细胞 免疫学 内科学 中性粒细胞与淋巴细胞比率 胃肠病学 严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2) 疾病严重程度 疾病 传染病(医学专业)
作者
Sümeyye Kazancıoğlu,Aliye Baştuğ,Bahadır Orkun Özbay,Nizamettin Kemirtlek,Hürrem Bodur
出处
期刊:Epidemiology and Infection [Cambridge University Press]
卷期号:148 被引量:47
标识
DOI:10.1017/s095026882000271x
摘要

Abstract SARS-CoV-2, the causative agent of coronavirus disease 19 (COVID-19), was identified in Wuhan, China. Since then, the novel coronavirus started to be compared to influenza. The haematological parameters and inflammatory indexes are associated with severe illness in COVID-19 patients. In this study, the laboratory data of 120 COVID-19 patients, 100 influenza patients and 61 healthy controls were evaluated. Lower lymphocytes, eosinophils, basophils, platelets and higher delta neutrophil index (DNI), neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) and platelet-to-lymphocyte ratio (PLR) were found in COVID-19 and influenza groups compared to healthy controls. The eosinophils, lymphocytes and PLR made the highest contribution to differentiate COVID-19 patients from healthy controls (area under the curves (AUCs): 0.819, 0.817 and 0.716, respectively; P -value is <0.0001 for all). The NLR, the optimal cut-off value was 3.58, which resulted in a sensitivity of 30.8 and a specificity of 100 (AUC: 0.677, P < 0.0001). Higher leucocytes, neutrophils, DNI, NLR, PLR and lower lymphocytes, red blood cells, haemoglobin, haematocrit levels were found in severe patients at the end of treatment. Nonsevere patients showed an upward trend for lymphocytes, eosinophils and platelets, and a downward trend for neutrophils, DNI, NLR and PLR. However, there was an increasing trend for eosinophils, platelets and PLR in severe patients. In conclusion, NLR and PLR can be used as biomarkers to distinguish COVID-19 patients from healthy people and to predict the severity of COVID-19. The increasing value of PLR during follow-up may be more useful compared to NLR to predict the disease severity.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
聪明的问蕊完成签到,获得积分10
8秒前
龙行天下完成签到 ,获得积分10
11秒前
Lamber完成签到,获得积分10
13秒前
长情的寇完成签到 ,获得积分10
15秒前
manmanzhong完成签到 ,获得积分10
16秒前
cy完成签到,获得积分10
16秒前
直率若烟完成签到 ,获得积分10
20秒前
帅气的凌寒完成签到,获得积分10
20秒前
科研通AI2S应助lx840518采纳,获得10
21秒前
害怕的冰颜完成签到 ,获得积分10
21秒前
豆豆完成签到 ,获得积分10
22秒前
23秒前
小二郎应助开天神秀采纳,获得10
26秒前
欧阳完成签到,获得积分10
27秒前
笨笨千亦完成签到 ,获得积分10
27秒前
小石头完成签到 ,获得积分10
30秒前
32秒前
星辰大海应助科研通管家采纳,获得10
32秒前
arniu2008应助科研通管家采纳,获得20
32秒前
打打应助科研通管家采纳,获得30
33秒前
XU博士完成签到,获得积分10
33秒前
34秒前
liyi发布了新的文献求助10
36秒前
Fin2046完成签到,获得积分10
37秒前
开天神秀发布了新的文献求助10
40秒前
40秒前
John完成签到 ,获得积分10
42秒前
纯真保温杯完成签到 ,获得积分10
49秒前
Lifel完成签到 ,获得积分10
51秒前
ableyy完成签到 ,获得积分10
51秒前
开天神秀完成签到,获得积分10
52秒前
舒服的月饼完成签到 ,获得积分10
55秒前
荔枝完成签到,获得积分10
55秒前
甘sir完成签到 ,获得积分0
58秒前
小徐完成签到 ,获得积分10
59秒前
糟糕的翅膀完成签到,获得积分10
1分钟前
CodeCraft应助davidli采纳,获得10
1分钟前
小天小天完成签到 ,获得积分10
1分钟前
boohey完成签到 ,获得积分10
1分钟前
白昼完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Single Cell Analysis of the Tumor Microenvironment Landscape Across the Disease Spectrum of Multiple Myeloma 1000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场现状调查及投资机会研判报告 1000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场规模及竞争格局分析报告 1000
模型平均及其应用 900
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
The Cambridge History of China 英文版16册 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7331617
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8946001
关于积分的说明 18975356
捐赠科研通 6985875
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3216880
关于科研通互助平台的介绍 2383416
邀请新用户注册赠送积分活动 2196531