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Enregistrement W3080808763 · doi:10.1093/cid/ciaa1198

Risk Factors for Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Death in a Population Cohort Study from the Western Cape Province, South Africa

2020· article· en· W3080808763 sur OpenAlexaff
Andrew Boulle, Mary‐Ann Davies, Hannah Hussey, Muzzammil Ismail, Erna Morden, Ziyanda Vundle, Virginia Zweigenthal, Hassan Mahomed, Masudah Paleker, David Pienaar, Yamanya Tembo, Charlene Lawrence, Washiefa Isaacs, Hlengani Mathema, Derick Allen, Taryn Allie, Jamy‐Lee Bam, Kasturi Buddiga, Pierre Dane, Alexa Heekes, Boitumelo Matlapeng, Themba Mutemaringa, Luckmore Muzarabani, Florence Phelanyane, R. Pienaar, Catherine Rode, Mariette Smith, Nicki Tiffin, Nesbert Zinyakatira, Carol Cragg, Frederick Marais, Vanessa Mudaly, Jacqueline Voget, Jody Davids, F Roodt, Nellis van Zyl Smit, Alda Vermeulen, Kevin Adams, Gordon Audley, Kathleen Bateman, Peter Beckwith, M. Bernon, Dirk Blom, Linda Boloko, Jean Botha, Adam Boutall, S. Burmeister, Lydia Cairncross, Greg Calligaro, Cecilia Coccia, Chadwin Corin, Remy Daroowala, Joel A. Dave, Elsa Du Bruyn, Martin De Villiers, Mimi Deetlefs, Sipho Dlamini, Thomas Du Toit, Wilhelm Endres, Tarin A. Europa, Graham Fieggan, Anthony Figaji, Petro Frankenfeld, Elizabeth Gatley, Phindile Gina, Evashan Govender, Rochelle Grobler, M. V. Gule, Christoff Hanekom, Michael Held, Alana Heynes, Sabelo Hlatswayo, Bridget Hodkinson, J. A. Holtzhausen, Shakeel Hoosain, Ashely Jacobs, Miriam Kahn, Thania Kahn, Arvin Khamajeet, Joubin Khan, Riaasat Khan, Alicia Khululwa Khwitshana, Lauren Knight, Rene Krogscheepers, Jean Jacque Kruger, Suzanne Kuhn, Kim Laubscher, J. Michael Lazarus, Jacque Le Roux, Scott Lee Jones, Dion Levin, Gary Maartens, Thina Majola, Rodgers Manganyi, David Marais, Suzaan Marais, F J Maritz, Deborah Maughan, Simthandile Mazondwa, Luyanda Mbanga, Nomonde Mbatani, Bulewa Mbena, Graeme Meintjes, Marc Mendelson, Ernst Lodewicus Möller, Allison Moore, Babalwa Ndebele, Marc Nortje, Ntobeko Ntusi, Funeka Nyengane, Chima Ofoegbu, Nectarios Papavarnavas, Jonny Peter, H Pickard, Kent Pluke, Gordon Robertson, Julius Rozmiarek, Abdul‐Rauf Sayed, Matthias Scriba, Hennie Sekhukhune, Elsabe Smith, Vuyolwethu Soldati, Cari Stek, Robert van den berg, Le Roux van der Merwe, P.A. Venter, Barbra Vermooten, Gerrit Viljoen, Santhuri Viranna, J. Vogel, Nokubonga Vundla, Sean Wasserman, Eddy Zitha, Vanessa Lomas-Marais, Annie Lombard, Katrin Stuve, Werner Viljoen, De Vries Basson, Sue Le Roux, Ethel Linden-Mars, Mark Wates, Elbe Zwanepoel, Nabilah Ebrahim, Sa’ad Lahri, Ayanda Trevor Mnguni, Thomas Crede, Martin de Man, Katya Evans, Clint Hendrikse, Jonathan Naudé, Moosa Parak, Patrick Szymanski, Candice Van Koningsbruggen, Riezaah Abrahams, Brian Allwood, Christoffel Botha, Matthys Henndrik Botha, Alistair G.B. Broadhurst, Dirkie Claasen, Che Daniel, R Dawood, Marié Du Preez, N Du Toit, Kobie Erasmus, Coenraad F.N. Koegelenberg, Shiraaz Gabriel, Susan Hugo, Thabiet Jardine, Clint Johannes, Sumanth Karamchand, Usha Lalla, Eduard Langenegger, Eize Louw, Boitumelo Mashigo, Nonte Mhlana, Chizama Mnqwazi, Ashley Moodley, Desiree Moodley, Muhammad Moolla, Abdurasiet Mowlana, André Nortje, Elzanne Olivier, Arifa Parker, Chané Paulsen, Hans Prozesky, J W Rood, Tholakele Sabela, Neshaad Schrueder, Nokwanda Sithole, Sthembiso Sithole, Jantjie Taljaard, Gideon Titus, Tian Van Der Merwe, Marije Van Schalkwyk, Luthando Vazi, Abraham Viljoen, Mogamat‐Yazied Chothia, Vanessa Naidoo, Lee Wallis, Mumtaz Abbass, Juanita Arendse, Rizqa Armien, Rochelle Bailey, Muideen Bello, Rachel Carelse, Sheron Forgus, Nosi Kalawe, Saadiq Kariem, Mariska Kotze, Jonathan Lucas, Juanita McClaughlin, Kathleen Murie, Leilah Najjaar, Liesel Petersen, James Porter, Melanie Shaw, Dusica Stapar, Michelle Williams, Linda Aldum, Natacha Berkowitz, Raakhee Girran, Kevin Lee, Lenny Naidoo, Caroline Neumuller, Kim Anderson, Kerrin Begg, Lisa Boerlage, Morna Cornell, Renée de Waal, Lilian Dudley, René English, Jonathan Euvrard, Pam Groenewald, Nisha Jacob, Heather B. Jaspan, Emma Kalk, Naomi Levitt, Thokozile R. Malaba, Patience Nyakato, Gabriela Patten, Helen Schneider, Maylene Shung King, Priscilla Ruvimbo Tsondai, James Van Duuren, Nienke van Schaik, Lucille Blumberg, Cheryl Cohen, Nelesh P. Govender, Waasila Jassat, Tendesayi Kufa, Kerrigan McCarthy, Lynn Morris, Marvin Hsiao, Ruan Marais, Jon Ambler, Olina Ngwenya, Richard Osei‐Yeboah, Leigh F. Johnson, Reshma Kassanjee, Tsaone Tamuhla

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensHealth Sciences North
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentBill and Melinda Gates FoundationNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthWellcome TrustFogarty International CenterUnited States Agency for International Development
Mots-clésMedicineHazard ratioPopulationTuberculosisCohortCohort studyConfidence intervalInternal medicineDemographyEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Risk factors for coronavirus disease 2019 (COVID-19) death in sub-Saharan Africa and the effects of human immunodeficiency virus (HIV) and tuberculosis on COVID-19 outcomes are unknown. METHODS: We conducted a population cohort study using linked data from adults attending public-sector health facilities in the Western Cape, South Africa. We used Cox proportional hazards models, adjusted for age, sex, location, and comorbidities, to examine the associations between HIV, tuberculosis, and COVID-19 death from 1 March to 9 June 2020 among (1) public-sector "active patients" (≥1 visit in the 3 years before March 2020); (2) laboratory-diagnosed COVID-19 cases; and (3) hospitalized COVID-19 cases. We calculated the standardized mortality ratio (SMR) for COVID-19, comparing adults living with and without HIV using modeled population estimates. RESULTS: Among 3 460 932 patients (16% living with HIV), 22 308 were diagnosed with COVID-19, of whom 625 died. COVID-19 death was associated with male sex, increasing age, diabetes, hypertension, and chronic kidney disease. HIV was associated with COVID-19 mortality (adjusted hazard ratio [aHR], 2.14; 95% confidence interval [CI], 1.70-2.70), with similar risks across strata of viral loads and immunosuppression. Current and previous diagnoses of tuberculosis were associated with COVID-19 death (aHR, 2.70 [95% CI, 1.81-4.04] and 1.51 [95% CI, 1.18-1.93], respectively). The SMR for COVID-19 death associated with HIV was 2.39 (95% CI, 1.96-2.86); population attributable fraction 8.5% (95% CI, 6.1-11.1). CONCLUSIONS: While our findings may overestimate HIV- and tuberculosis-associated COVID-19 mortality risks due to residual confounding, both living with HIV and having current tuberculosis were independently associated with increased COVID-19 mortality. The associations between age, sex, and other comorbidities and COVID-19 mortality were similar to those in other settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,179
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations598
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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