Association Between Nonsteroidal Antiinflammatory Drug Use and Adverse Clinical Outcomes Among Adults Hospitalized With Coronavirus 2019 in South Korea: A Nationwide Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nonsteroidal antiinflammatory drugs (NSAIDs) may exacerbate coronavirus disease 2019 (COVID-19) and worsen associated outcomes by upregulating the enzyme that severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) binds to in order to enter cells. METHODS: We conducted a cohort study using South Korea's nationwide healthcare database, which contains data for all individuals who received a COVID-19 test (n = 69 793) as of 8 April 2020. We identified adults hospitalized with COVID-19, where cohort entry was the date of hospitalization. NSAID users were those prescribed NSAIDs in the 7 days before and including cohort entry, and nonusers 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 outcomes were cardiovascular complications and acute renal failure. We conducted logistic regression analysis to estimate odds ratio (OR) with 95% confidence intervals (CIs) using inverse probability of treatment weighting to minimize confounding. RESULTS: Of 1824 adults hospitalized with COVID-19 (mean age, 49.0 years; female, 59%), 354 were NSAID users and 1470 were nonusers. Compared with nonuse, NSAID use was associated with increased risks of the primary composite outcome (OR, 1.54; 95% CI, 1.13-2.11) but insignificantly associated with cardiovascular complications (OR, 1.54; 95% CI, 0.96-2.48) or acute renal failure (OR, 1.45; 95% CI, 0.49-4.14). CONCLUSIONS: While awaiting the results of confirmatory studies, we suggest NSAIDs be used with caution for COVID-19 patients as the harms associated with their use may outweigh their benefits.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».