Adverse outcomes in SARS-CoV-2 infections are associated with a combination of variant genotypes at two loci in the APOL1 gene: a UK Biobank study
Notice bibliographique
Résumé
Risk of hospitalisation or death from COVID-19 in the UK is disproportionately high in people of African ancestry. Two APOL1 haplotypes (G1 and G2) found at high frequency only in populations of African descent are associated with increased risk of non-communicable and infectious diseases. Here, we test the hypothesis that adverse COVID-19 outcomes are also associated with these APOL1 high-risk variants. Within 9,433 individuals with African ancestry in the UK Biobank, there were 172 hospitalisations and 47 deaths attributed to COVID-19 as of December 2021. We examined APOL1 genotypes for association with hospitalisation and death while controlling for risk factors previously associated with poor COVID-19 outcomes. We identified an association between carriage of two APOL1 high-risk variants and death from COVID-19 (OR=2.7, 95% CI: 1.2-6.4). Stratified by genotype, those with G1/G2 had a higher odds of COVID-19 hospitalisation (OR=2.1, 95% CI: 1.1-3.8) and death (OR=5.9, 95% CI: 2.2-15.3) than G0/G0. There was no significant association detected in carriers of G1/G1 and G2/G2. These data suggest that the APOL1 G1/G2 genotype contributes to the increased rates of hospitalisation and mortality from COVID-19 in people of African ancestry, and could help to identify those at higher risk of severe COVID-19. This is especially relevant to geographical regions where APOL1 G1 and G2 high-risk variants are common, such as West and Central Africa and their diaspora.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».