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Enregistrement W3124810175 · doi:10.1136/annrheumdis-2020-219498

Factors associated with COVID-19-related death in people with rheumatic diseases: results from the COVID-19 Global Rheumatology Alliance physician-reported registry

2021· article· en· W3124810175 sur OpenAlexaff
Anja Strangfeld, Martin Schäfer, Milena Gianfrancesco, Saskia Lawson‐Tovey, Jean W. Liew, Lotta Ljung, Elsa F Mateus, Christophe Richez, María José Santos, Gabriela Schmajuk, Carlo Alberto Scirè, Emily Sirotich, Jeffrey A. Sparks, Paul Sufka, Thierry Thomas, Laura Trupin, Zachary S. Wallace, Sarah Al-Adely, Javier Bachiller‐Corral, Suleman Bhana, P. Cacoub, Loreto Carmona, Ruth Costello, Wendy Costello, Laure Gossec, Rebecca Grainger, É. Hachulla, Rebecca Hasseli, Jonathan S. Hausmann, Kimme L Hyrich, Zara Izadi, Lindsay Jacobsohn, Patricia Katz, Lianne Kearsley‐Fleet, Philip C. Robinson, Jinoos Yazdany, Pedro Machado

Notice bibliographique

RevueAnnals of the Rheumatic Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactCanadian Arthritis Patient Alliance
Organismes subventionnairesCilagUCB PharmaManchester Biomedical Research CentreBrigham Research InstituteChugai PharmaceuticalAgency for Healthcare Research and QualityMedacGilead SciencesServierNordic Pharma GroupAstellas PharmaEisaiSamsungBristol-Myers SquibbPfizer AustraliaEuropean League Against RheumatismUniversity College LondonGlenmark PharmaceuticalsNational Institutes of HealthMylanAmgenRheumatology Research FoundationNational Institute for Health and Care ResearchTeva Pharmaceutical IndustriesCelgeneActelion PharmaceuticalsPfizerBiogenUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustChildhood Arthritis and Rheumatology Research AllianceNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesSanofiAstraZenecaEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Rheumatology2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PandemicBetacoronavirusInternal medicineFamily medicineVirologyDiseaseOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine factors associated with COVID-19-related death in people with rheumatic diseases. METHODS: Physician-reported registry of adults with rheumatic disease and confirmed or presumptive COVID-19 (from 24 March to 1 July 2020). The primary outcome was COVID-19-related death. Age, sex, smoking status, comorbidities, rheumatic disease diagnosis, disease activity and medications were included as covariates in multivariable logistic regression models. Analyses were further stratified according to rheumatic disease category. RESULTS: Of 3729 patients (mean age 57 years, 68% female), 390 (10.5%) died. Independent factors associated with COVID-19-related death were age (66-75 years: OR 3.00, 95% CI 2.13 to 4.22; >75 years: 6.18, 4.47 to 8.53; both vs ≤65 years), male sex (1.46, 1.11 to 1.91), hypertension combined with cardiovascular disease (1.89, 1.31 to 2.73), chronic lung disease (1.68, 1.26 to 2.25) and prednisolone-equivalent dosage >10 mg/day (1.69, 1.18 to 2.41; vs no glucocorticoid intake). Moderate/high disease activity (vs remission/low disease activity) was associated with higher odds of death (1.87, 1.27 to 2.77). Rituximab (4.04, 2.32 to 7.03), sulfasalazine (3.60, 1.66 to 7.78), immunosuppressants (azathioprine, cyclophosphamide, ciclosporin, mycophenolate or tacrolimus: 2.22, 1.43 to 3.46) and not receiving any disease-modifying anti-rheumatic drug (DMARD) (2.11, 1.48 to 3.01) were associated with higher odds of death, compared with methotrexate monotherapy. Other synthetic/biological DMARDs were not associated with COVID-19-related death. CONCLUSION: Among people with rheumatic disease, COVID-19-related death was associated with known general factors (older age, male sex and specific comorbidities) and disease-specific factors (disease activity and specific medications). The association with moderate/high disease activity highlights the importance of adequate disease control with DMARDs, preferably without increasing glucocorticoid dosages. Caution may be required with rituximab, sulfasalazine and some immunosuppressants.

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)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations691
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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