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Enregistrement W4293663170 · doi:10.1503/cmaj.220620

Severity of COVID-19 among solid organ transplant recipients in Canada, 2020–2021: a prospective, multicentre cohort study

2022· article· en· W4293663170 sur OpenAlexaffvenueabout
Victoria Hall, Javier T Solera, Ghadeer Al-Alahmadi, Tina Marinelli, Héloïse Cardinal, Charles Poirier, Geneviève Huard, G. V. Ramesh Prasad, Sacha A. De Serres, Debra Isaac, Rahul Mainra, Caroline Lamarche, Ruth Sapir‐Pichhadze, Susan Gilmour, Atul Humar, Deepali Kumar

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterquartile rangeMedicineContext (archaeology)ImmunosuppressionProspective cohort studyInternal medicineCohortOrgan transplantationCohort studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)TransplantationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Severe COVID-19 appears to disproportionately affect people who are immunocompromised, although Canadian data in this context are limited. We sought to determine factors associated with severe COVID-19 outcomes among recipients of organ transplants across Canada. Methods: We performed a multicentre, prospective cohort study of all recipients of solid organ transplants from 9 transplant programs in Canada who received a diagnosis of COVID-19 from March 2020 to November 2021. Data were analyzed to determine risk factors for oxygen requirement and other metrics of disease severity. We compared outcomes by organ transplant type and examined changes in outcomes over time. We performed a multivariable analysis to determine variables associated with need for supplemental oxygen. Results: A total of 509 patients with solid organ transplants had confirmed COVID-19 during the study period. Risk factors associated with needing (n = 190), compared with not needing (n = 319), supplemental oxygen included age (median 62.6 yr, interquartile range [IQR] 52.5–69.5 yr v. median 55.5 yr, IQR 47.5–66.5; p < 0.001) and number of comorbidities (median 3, IQR 2–3 v. median 2, IQR 1–3; p < 0.001), as well as parameters associated with immunosuppression. Recipients of lung transplants (n = 48) were more likely to have severe disease with a high mortality rate (n = 15, 31.3%) compared with recipients of other organ transplants, including kidney (n = 48, 14.8%), heart (n = 1, 4.4%), liver (n = 9, 11.4%) and kidney–pancreas (n = 3, 12.0%) transplants (p = 0.02). Protective factors against needing supplemental oxygen included having had a liver transplant and receiving azathioprine. Having had 2 doses of SARS-CoV-2 vaccine did not have an appreciable influence on oxygen requirement. Multivariable analysis showed that older age (odds ratio [OR] 1.04, 95% confidence interval [CI] 1.02–1.07) and number of comorbidities (OR 1.63, 95% CI 1.30–2.04), among other factors, were associated with the need for supplemental oxygen. Over time, disease severity did not decline significantly. Interpretation: Despite therapeutic advances and vaccination of recipients of solid organ transplants, evidence of increased severity of COVID-19, in particular among those with lung transplants, supports ongoing public health measures to protect these at-risk people, and early use of COVID-19 therapies for recipients of solid organ transplants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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