Association of Inpatient Use of Angiotensin-Converting Enzyme Inhibitors and Angiotensin II Receptor Blockers With Mortality Among Patients With Hypertension Hospitalized With COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: Use of ACEIs (angiotensin-converting enzyme inhibitors) and ARBs (angiotensin II receptor blockers) is a major concern for clinicians treating coronavirus disease 2019 (COVID-19) in patients with hypertension. Objective: To determine the association between in-hospital use of ACEI/ARB and all-cause mortality in patients with hypertension and hospitalized due to COVID-19. Methods and Results: This retrospective, multi-center study included 1128 adult patients with hypertension diagnosed with COVID-19, including 188 taking ACEI/ARB (ACEI/ARB group; median age 64 [interquartile range, 55–68] years; 53.2% men) and 940 without using ACEI/ARB (non-ACEI/ARB group; median age 64 [interquartile range 57–69]; 53.5% men), who were admitted to 9 hospitals in Hubei Province, China from December 31, 2019 to February 20, 2020. In mixed-effect Cox model treating site as a random effect, after adjusting for age, gender, comorbidities, and in-hospital medications, the detected risk for all-cause mortality was lower in the ACEI/ARB group versus the non-ACEI/ARB group (adjusted hazard ratio, 0.42 [95% CI, 0.19–0.92]; P =0.03). In a propensity score-matched analysis followed by adjusting imbalanced variables in mixed-effect Cox model, the results consistently demonstrated lower risk of COVID-19 mortality in patients who received ACEI/ARB versus those who did not receive ACEI/ARB (adjusted hazard ratio, 0.37 [95% CI, 0.15–0.89]; P =0.03). Further subgroup propensity score-matched analysis indicated that, compared with use of other antihypertensive drugs, ACEI/ARB was also associated with decreased mortality (adjusted hazard ratio, 0.30 [95% CI, 0.12–0.70]; P =0.01) in patients with COVID-19 and coexisting hypertension. Conclusions: Among hospitalized patients with COVID-19 and coexisting hypertension, inpatient use of ACEI/ARB was associated with lower risk of all-cause mortality compared with ACEI/ARB nonusers. While study interpretation needs to consider the potential for residual confounders, it is unlikely that in-hospital use of ACEI/ARB was associated with an increased mortality risk.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».