Risk factors for developing COVID-19: a population-based longitudinal study (COVIDENCE UK)
Notice bibliographique
Résumé
Summary Background Risk factors for severe COVID-19 include older age, male sex, obesity, Black or Asian ethnicity and underlying medical conditions. Whether these factors also influence susceptibility to developing COVID-19 is uncertain. Methods We undertook a prospective, population-based cohort study (COVIDENCE UK) from 1 st May 2020 to 5 th February 2021. Baseline information on potential risk factors was captured by an online questionnaire. Monthly follow-up questionnaires captured incident COVID-19. We used logistic regression models to estimate multivariable-adjusted odds ratios (aORs) for associations between potential risk factors and risk of COVID-19. Findings We recorded 446 incident cases of COVID-19 in 15,227 participants (2.9%). Increased risk of developing COVID-19 was independently associated with Asian/Asian British vs . White ethnicity (aOR 2.31, 95% CI 1.35-3.95), household overcrowding (aOR per additional 0.5 people/bedroom 1.26, 1.11-1.43), any vs . no visits to/from other households in previous week (aOR 1.33, 1.07-1.64), number of visits to indoor public places (aOR per extra visit per week 1.05, 1.01-1.09), frontline occupation excluding health/social care vs . no frontline occupation (aOR 1.49, 1.12-1.98), and raised body mass index (BMI) (aOR 1.51 [1.20-1.90] for BMI 25.0-30.0 kg/m 2 and 1.38 [1.05-1.82] for BMI >30.0 kg/m 2 vs . BMI <25.0 kg/m 2 ). Atopic disease was independently associated with decreased risk (aOR 0.76, 0.59-0.98). No independent associations were seen for age, sex, other medical conditions, diet, or micronutrient supplement use. Interpretation After rigorous adjustment for factors influencing exposure to SARS-CoV-2, Asian/Asian British ethnicity and raised BMI were associated with increased risk of developing COVID-19, while atopic disease was associated with decreased risk. Funding Barts Charity, Health Data Research UK
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».