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Enregistrement W4295009121 · doi:10.1002/art.42339

Gout and Excess Risk of Severe <scp>SARS</scp>–<scp>CoV</scp>‐2 Infection Among Vaccinated Individuals: A General Population Study

2022· article· en· W4295009121 sur OpenAlexaff
Dongxing Xie, Hyon K. Choi, Nicola Dalbeth, Zachary S. Wallace, Jeffrey A. Sparks, Na Lu, Chao Zeng, Xiaoxiao Li, Jie Wei, Guanghua Lei, Yuqing Zhang

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensResearch Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésMedicineGoutHazard ratioInternal medicineConfidence intervalCohortPopulationProportional hazards modelCohort studyConfoundingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Gout patients often have multiple comorbidities, making them susceptible to SARS-CoV-2 infection and poor outcomes. This study was undertaken to examine the association between gout and the risk of SARS-CoV-2 infection and severe outcomes, especially in patients who have received a SARS-CoV-2 vaccine. METHODS: We conducted 2 cohort studies using The Health Improvement Network in the UK. Individuals with gout and those without gout from the general population were followed up from December 8, 2020 to October 31, 2021. We estimated the rate difference (RD) and hazard ratio (HR) of SARS-CoV-2 infection and severe outcomes (i.e., hospitalization and death within 30 days after SARS-CoV-2 infection) for individuals with gout versus those without gout using a Cox proportional hazards model according to SARS-CoV-2 vaccination status. We adjusted for potential confounders by using overlap weighting of exposure scores. RESULTS: Among the vaccinated cohort, 1,955 cases of breakthrough COVID-19 infection occurred in 54,576 individuals with gout (4.68 cases per 1,000 person-months), and 52,468 cases occurred in 1,336,377 individuals without gout (3.76 cases per 1,000 person-months). The partially adjusted RD of breakthrough infection was 0.91 cases per 1,000 person-months (95% confidence interval [95% CI] 0.62-1.20 cases per 1,000 person-months), and the partially adjusted HR was 1.24 (95% CI 1.19-1.30). Gout was also associated with an increased risk of hospitalization (adjusted HR 1.30 [95% CI 1.10-1.53]) and death (adjusted HR 1.36 [95% CI 0.87-2.13]). Women with gout had an increased risk of hospitalization (adjusted HR 1.55 [95% CI 1.15-2.10]) and death (adjusted HR 2.46 [95% CI 1.12-5.41]). Similar associations with gout were observed in the unvaccinated cohort. CONCLUSION: These general population data suggest that individuals with gout, especially women, have higher risks of SARS-CoV-2 infection and severe outcomes, even when vaccinated.

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)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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