Human immunodeficiency virus and mortality from coronavirus disease 2019: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Persons living with human immunodeficiency virus (PLWH) constitute a vulnerable population in view of their impaired immune status. At this time, the full interaction between HIV and severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has been incompletely described. Objective: The purpose of this study was to explore the impact of HIV and SARS-CoV-2 co-infection on mortality. Method: We systematically searched PubMed and the Europe PMC databases up to 19 January 2021, using specific keywords related to our aims. All published articles on coronavirus disease 2019 (COVID-19) and HIV were retrieved. The quality of the studies was evaluated using the Newcastle–Ottawa Scale for observational studies. Statistical analysis was performed with Review Manager version 5.4 and Comprehensive Meta-Analysis version 3 software. Results: A total of 28 studies including 18 255 040 COVID-19 patients were assessed in this meta-analysis. Overall, HIV was associated with a higher mortality from COVID-19 on random-effects modelling {odds ratio [OR] = 1.19 [95% confidence interval (CI) = 1.01–1.39], p = 0.03; I 2 = 72%}. Meta-regression confirmed that this association was not influenced by age ( p = 0.208), CD4 cell count ( p = 0.353) or the presence of antiretroviral therapy (ART) ( p = 0.647). Further subgroup analysis indicated that the association was only statistically significant in studies from Africa (OR = 1.13, p = 0.004) and the United States (OR = 1.30, p = 0.006). Conclusion: Whilst all persons ought to receive a SARS-CoV-2 vaccine, PLWH should be prioritised to minimise the risk of death because of COVID-19. The presence of HIV should be regarded as an important risk factor for future risk stratification of COVID-19.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».