COVID-19 Disease Severity among People with HIV Infection or Solid Organ Transplant in the United States: A Nationally-representative, Multicenter, Observational Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Individuals with immune dysfunction, including people with HIV (PWH) or solid organ transplant recipients (SOT), might have worse outcomes from COVID-19. We compared odds of COVID-19 outcomes between patients with and without immune dysfunction. Methods We evaluated data from the National COVID-19 Cohort Collaborative (N3C), a multicenter retrospective cohort of electronic medical record (EMR) data from across the United States, on. 1,446,913 adult patients with laboratory-confirmed SARS-CoV-2 infection. HIV, SOT, comorbidity, and HIV markers were identified from EMR data prior to SARS-CoV-2 infection. COVID-19 disease severity within 45 days of SARS-CoV-2 infection was classified into 5 categories: asymptomatic/mild disease with outpatient care; mild disease with emergency department (ED) visit; moderate disease requiring hospitalization; severe disease requiring ventilation or extracorporeal membrane oxygenation (ECMO); and death. We used multivariable, multinomial logistic regression models to compare odds of COVID-19 outcomes between patients with and without immune dysfunction. Findings Compared to patients without immune dysfunction, PWH and SOT had a greater likelihood of having ED visits (adjusted odds ratio [aOR]: 1.28, 95% confidence interval [CI] 1.27-1.29; aOR: 2.61, CI: 2.58-2.65, respectively), requiring ventilation or ECMO (aOR: 1.43, CI: 1.43-1.43; aOR: 4.82, CI: 4.78-4.86, respectively), and death (aOR: 1.20, CI: 1.19-1.20; aOR: 3.38, CI: 3.35-3.41, respectively). Associations were independent of sociodemographic and comorbidity burden. Compared to PWH with CD4>500 cells/mm 3 , PWH with CD4<350 cells/mm 3 were independently at 4.4-, 5.4-, and 7.6-times higher odds for hospitalization, requiring ventilation, and death, respectively. Increased COVID-19 severity was associated with higher levels of HIV viremia. Interpretation Individuals with immune dysfunction have greater risk for severe COVID-19 outcomes. More advanced HIV disease (greater immunosuppression and HIV viremia) was associated with higher odds of severe COVID-19 outcomes. Appropriate prevention and treatment strategies should be investigated to reduce the higher morbidity and mortality associated with COVID-19 among PWH and SOT.
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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 | 0,003 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».