The association between statin and COVID-19 adverse outcomes: national COVID-19 cohort in South Korea
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There currently exist limited and conflicting clinical data on the use of statins in coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients. The aim of this paper was to compare hospitalized patients with COVID-19 who did and did not receive statins. METHODS: We performed a population-based retrospective cohort study using South Korea's nationwide healthcare claim database. We identified consecutive patients hospitalized with COVID-19 and aged 40 years or older. Statin users were individuals with inpatient and outpatient prescription records of statins in the 240 days before cohort entry to capture patients who are chronic statin users and, therefore, receive statin prescriptions as infrequently as every 8 months. Our primary endpoint was a composite of all-cause death, intensive care unit (ICU) admission, mechanical ventilation use and cardiovascular outcomes [myocardial infarction (MI), transient cerebral ischemic attacks (TIA) or stroke]. We compared the risk of outcomes between statin users and non-users using logistic regression models after inverse probability of treatment weighting (IPTW) adjustment. RESULTS: Of 234,427 subjects in the database, 4,349 patients were hospitalized with COVID-19 and aged 40+ years. In total, 1,115 patients were statin users (mean age =65.9 years; 60% female), and 3,234 were non-users (mean age =58.3 years; 64% female). Pre-hospitalization statin use was not significantly associated with increased risk of the primary endpoint [IPTW odds ratio (OR) 0.82; 95% confidence interval (CI): 0.60-1.11]. Subgroup analysis showed a protective role of antecedent statin use for individuals with hypertension (IPTW OR 0.40; 95% CI: 0.23-0.69, P for interaction: 0.0087). CONCLUSIONS: Pre-hospitalization statin use is not detrimental and may be beneficial amongst hypertensive COVID-19 patients. Further investigation into statin is needed for more conclusive effects of statins for treatment of COVID-19.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».