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Enregistrement W4318993714 · doi:10.2215/cjn.0000000000000087

Clinical Outcomes and Vaccine Effectiveness for SARS-CoV-2 Infection in People Attending Advanced CKD Clinics

2023· article· en· W4318993714 sur OpenAlexaffabout
Jian Roushani, Doneal Thomas, Matthew J. Oliver, Jane Ip, Angie Yeung, Yiwen Tang, K. Scott Brimble, Adeera Levin, Michelle Hladunewich, Rebecca Cooper, Peter G. Blake

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster UniversitySt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaOntario Stroke NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PediatricsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakMEDLINEIntensive care medicineVirologyInternal medicineOutbreakDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People with advanced CKD are at high risk of mortality and morbidity from coronavirus disease 2019 (COVID-19). We measured rates of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection and severe outcomes in a large population attending advanced CKD clinics during the first 21 months of the pandemic. We examined risk factors for infection and case fatality, and we assessed vaccine effectiveness in this population. METHODS: In this retrospective cohort study, we analyzed data on demographics, diagnosed SARS-CoV-2 infection rates, outcomes, and associated risk factors, including vaccine effectiveness, for people attending a province-wide network of advanced CKD clinics during the first four waves of the pandemic in Ontario, Canada. RESULTS: In a population of 20,235 patients with advanced CKD, 607 were diagnosed with SARS-CoV-2 infection over 21 months. The case fatality rate at 30 days was 19% overall but declined from 29% in the first wave to 14% in the fourth. Hospitalization and intensive care unit (ICU) admission rates were 41% and 12%, respectively, and 4% started long-term dialysis within 90 days. Significant risk factors for diagnosed infection on multivariable analysis included lower eGFR, higher Charlson Comorbidity Index, attending advanced CKD clinics for more than 2 years, non-White ethnicity, lower income, living in the Greater Toronto Area, and long-term care home residency. Being doubly vaccinated was associated with lower 30-day case fatality rate (odds ratio [OR], 0.11; 95% confidence interval [CI], 0.03 to 0.52). Older age (OR, 1.06 per year; 95% CI, 1.04 to 1.08) and higher Charlson Comorbidity Index (OR, 1.11 per unit; 95% CI, 1.01 to 1.23) were associated with higher 30-day case fatality rate. CONCLUSIONS: People attending advanced CKD clinics and diagnosed with SARS-CoV-2 infection in the first 21 months of the pandemic had high case fatality and hospitalization rates. Fatality rates were significantly lower in those who were doubly vaccinated. PODCAST: This article contains a podcast at https://dts.podtrac.com/redirect.mp3/www.asn-online.org/media/podcast/CJASN/2023_04_10_CJN10560922.mp3.

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 enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,429 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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