Sex differences in the case-fatality rates for COVID-19—A comparison of the age-related differences and consistency over seven countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early in the COVID-19 pandemic, it was noted that males seemed to have higher case-fatality rates than females. We examined the magnitude and consistency of the sex differences in age-specific case-fatality rates (CFRs) in seven countries. METHODS: Data on the cases and deaths from COVID-19, by sex and age group, were extracted from the national official agencies from Denmark, England, Israel, Italy, Spain, Canada and Mexico. Age-specific CFRs were computed for males and females separately. The ratio of the male to female CFRs were computed and meta-analytic methods were used to obtained pooled estimates of the male to female ratio of the CFRs over the seven countries, for all age-groups. Meta-regression and sensitivity analysis were conducted to evaluate the age and country contribution to differences. RESULTS: The CFRs were consistently higher in males at all ages. The pooled M:F CFR ratios were 1.71, 1.88, 2.11, 2.11, 1.84, 1.78 and 1.49, for ages 20-29, 30-39, 40-49, 50-59, 60-69, 70-79, 80+ respectively. In meta-regression, age group and country were associated with the heterogeneity in the CFR ratios. CONCLUSIONS: The sex differences in the age-specific CFRs are intriguing. Sex differences in the incidence and mortality have been found in many infectious diseases. For COVID-19, factors such as sex differences in the prevalence of underlying diseases may play a part in the CFR differences. However, the consistently greater case-fatality rates in males at all ages suggests that sex-related factors impact on the natural history of the disease. This could provide important clues as to the mechanisms underlying the severity of COVID-19 in some patients.
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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 | 0,045 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».