46. Racial and Ethnic Disparities in COVID-19 Incidence among Persons with HIV in a Multisite-Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Little is known about how race and ethnicity, imperfect (albeit accessible) proxies for structural racism, impact COVID-19 incidence among people with HIV (PWH). We report the cumulative incidence and incidence rate ratios (IRR) for COVID-19 in a long-term multi-site cohort of PWH across the US Figure 1. Cumulative incidence of COVID-19 in the CNICS cohort Methods We examined COVID-19 cumulative incidence and IRR among PWH in care between 3/1/2020 and 12/31/2020 at seven sites in the CFAR Network of Integrated Clinical Systems (CNICS) cohort. We define COVID-19 incident case as having a laboratory-confirmed (RT-PCR/Ag) SARS-CoV-2 positive result or diagnosis verified by chart review. Reinfections were excluded. Results are presented as monthly and quarterly cumulative incidence and IRR with 95% CI stratified by CD4 count, self-reported race/ethnicity, and site. Follow-up was censored on the earliest of diagnosis of COVID-19 disease, loss to follow up, or 12/31/2020 Results Among 15,780 PWH in care in the CNICS cohort during the study period, 62% were non-white, with a median (IQR) age of 52 (IQR 40-59), 95% were on antiretroviral therapy, 17% had a CD4 count less than 350, and 6% less than 200. Overall, 651 PWH tested positive for COVID-19 for a cumulative incidence of 4.13%. COVID-19 cumulative incidence increased from 0.77% at the end of the first quarter to 4.12% by the end of December 2020. At the peak of the pandemic in December 2020, the cumulative incidence in Black PWH was 1.68 fold higher than in white PWH (p=.033) and 2.35 fold higher in Hispanics than in whites (P< .0001), figure 1. Similarly, the IRR for COVID-19 was 1.71 (95% CI 1.42-2.07) for Black and 2.40 (95% CI 1.91-3.01) for Hispanic PWH relative to white. Although there was variation across sites, reflecting geographic differences in pandemic waves and access to COVID-19 testing, overall individual trends remained the same. COVID-19 cumulative incidence was similar across CD4 cell count strata Conclusion Our results suggest effects of structural racial disparities on COVID-19 incidence in this diverse population of PWH across the US, with higher and disproportionate rates of COVID-19 in Black and Hispanic PWH. Incidence estimates are conservative because testing was not uniform, and no systematic testing was conducted Disclosures Edward R. Cachay, MD, MAS, Gilead Science (Grant/Research Support, Advisor or Review Panel member)Merck Sharp & Dohme Corp (Grant/Research Support) Adrienne Shapiro, MD, PhD, Vir Biotechnology (Scientific Research Study Investigator) Darcy Wooten, MD, MS, Nothing to disclose Rachel A. Bender Ignacio, MD MPH, Abbvie (Individual(s) Involved: Self): Consultant; SeaGen (Individual(s) Involved: Self): Consultant Greer A. Burkholder, MD, MSPH, Eli Lilly (Grant/Research Support) Heidi Crane, MD, MPH, ViiV (Grant/Research Support)
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».