Factors associated with severity of COVID-19 disease in a multicenter cohort of people with HIV in the United States, March-December 2020
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding the spectrum of SARS-CoV-2 infection and COVID-19 disease in people with HIV (PWH) is critical to provide clinical guidance and implement risk-reduction strategies. OBJECTIVE: To characterize COVID-19 in PWH in the United States and identify predictors of disease severity. DESIGN: Observational cohort study. SETTING: Geographically diverse clinical sites in the CFAR Network of Integrated Clinical Systems (CNICS). PARTICIPANTS: Adults receiving HIV care through December 31, 2020. MEASUREMENTS: COVID-19 cases and severity (hospitalization, intensive care, death). RESULTS: (aRR 2.68; 95%CI 1.93-3.71; P<.001) or lowest recorded CD4 count <200 (aRR 1.67; 95%CI 1.18-2.36; P<.005) had greater risk of hospitalization. HIV viral load suppression and antiretroviral therapy (ART) status were not associated with hospitalization, although the majority of PWH were suppressed (86%). Black PWH were 51% more likely to be hospitalized with COVID-19 compared to other racial/ethnic groups (aRR 1.51; 95%CI 1.04-2.19, P=.03). Chronic kidney disease (CKD), chronic obstructive pulmonary disease, diabetes, hypertension, obesity, and increased cardiovascular and hepatic fibrosis risk scores were associated with higher risk of hospitalization. PWH who were older, not on ART, with current CD4 <350, diabetes, and CKD were overrepresented amongst PWH who required intubation or died. LIMITATIONS: Unable to compare directly to persons without HIV; underestimate of total COVID-19 cases. CONCLUSIONS: , low CD4/CD8 ratio, and history of CD4 <200, have a clear excess risk of severe COVID-19, after accounting for comorbidities also associated with severe outcomes. PWH with these risk factors should be prioritized for COVID-19 vaccination, early treatment, and monitored closely for worsening illness.
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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 | 0,002 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».