Association between NSAIDs use and adverse clinical outcomes among adults hospitalised with COVID-19 in South Korea: A nationwide study
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY BACKGROUND Non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) may exacerbate COVID-19 and worsen associated outcomes by upregulating the enzyme that SARS-CoV-2 binds to enter cells. However, to our knowledge, no study has examined the association between NSAID use and the risk of COVID-19-related outcomes among hospitalised patients. METHODS We conducted a population-based cohort study using South Korea’s nationwide healthcare database, which contains data of all subjects who received a test for COVID-19 (n=69,793) as of April 8, 2020. We identified a cohort of adults hospitalised with COVID-19, where cohort entry was the date of hospitalisation. NSAIDs users were those prescribed NSAIDs in the 7 days before and including the date of cohort entry and non-users were those not prescribed NSAIDs during this period. Our primary outcome was a composite of in-hospital death, intensive care unit admission, mechanical ventilation use, and sepsis; our secondary outcome was cardiovascular or renal complications. We conducted logistic regression analysis to estimate odds ratio (OR) with 95% confidence intervals (CI) using inverse probability of treatment weighting to minimize potential confounding. FINDINGS Of 1,824 adults hospitalised with COVID-19 (mean age 490 years, standard deviation 19 0 years; female 59%), 354 were NSAIDs users and 1,470 were non-users. Compared with non-use, NSAIDs use was associated with increased risks of the primary composite outcome (OR 1 65, 95% CI 1-21-2-24) and of cardiovascular or renal complications (OR 187, 95% CI 1-25-2-80). Our main findings remained consistent when we extended the exposure ascertainment window to include the first three days of hospitalisation (OR 187, 95% CI 1 06-3 29). INTERPRETATION Use of NSAIDs, compared with non-use, is associated with worse outcomes among hospitalised COVID-19 patients. While awaiting the results of confirmatory studies, we suggest NSAIDs be used with caution among patients with COVID-19 as the harms associated with their use may outweigh their benefits in this population. FUNDING Government-wide R&D Fund for Infectious Disease Research (HG18C0068).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».