Risk factors associated with severe outcomes of COVID-19: A systematic rapid review to inform national guidance on vaccine prioritization in Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background To inform vaccine prioritization guidance in Canada, we systematically reviewed evidence on the magnitude of association between risk factors and severe outcomes of COVID-19. The urgent nature of this review necessitated an adapted methodology, which may serve as an exemplar for reviews undertaken under strict timelines. Methods We updated our existing review by searching online databases and websites for cohort studies providing multivariate adjusted associations. After piloting, one author screened studies and extracted data. Two authors estimated the magnitude of association between exposures and outcomes as little-to-no (odds, risk, or hazard ratio <2.0, or >0.50 for reduction), large (2.0-3.9, or 0.50-0.26 for reduction), or very large (≥4.0, or ≤0.25 for reduction), and rated the evidence certainty using GRADE. Results Of 11,734 unique records we included 134 reports. There is probably (moderate certainty) at least a large increase in mortality from COVID-19 among people aged 60-69 vs. <60 years (11 studies, n=517,217), with ≥2 vs. no comorbidities (4 studies, n=189,608), and for people with (vs. without): Down syndrome (1 study, n>8 million), type 1 and 2 diabetes (1 study, n>8 million), end-stage kidney disease (1 study, n>8 million), motor neuron disease, multiple sclerosis, myasthenia gravis, or Huntington’s disease (as a grouping; 1 study, n>8 million). The magnitude of association with mortality is probably very large for Down syndrome and may (low certainty) be very large for age 60-69 years, and diabetes. There is probably little-to-no increase in severe outcomes with several cardiovascular and respiratory conditions, and for adult males vs. females. Conclusion There is strong evidence to support at least a large increase in mortality from COVID-19 among older adults aged 60 to 69 years versus <60 years; people having two or more versus no comorbidities; and for people affected by several pre-existing conditions. The methodology employed in this review may provide an important exemplar for future syntheses undertaken under urgent timelines. Systematic review registration PROSPERO #CRD42021230185.
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 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 | 0,002 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».