Impact of chronic comorbidities on hospitalization, intensive care unit admission and death among adult vaccinated and unvaccinated COVID-19 confirmed cases during the Omicron wave
Notice bibliographique
Résumé
Background: Comorbidities are important risk factors of severe COVID-19 complications. Their impact during the Omicron wave among vaccinated and unvaccinated COVID-19 cases is not well documented. Purpose: The objective of this study was to estimate the association between the number of comorbidities and the risk of hospitalization, intensive care unit (ICU) admission, and death among vaccinated and unvaccinated confirmed adult COVID-19 cases during the Omicron wave. Research Design and Study sample: We performed a cohort study of COVID-19 adult cases of primo-infection occurring during the Omicron wave, from December 5, 2021 to January 9, 2022 using surveillance database of the province of Québec, Canada. The database included all laboratory-confirmed cases in the province and the related information on 21 pre-existing comorbidities, hospitalization, ICU admission, death related to COVID-19 and vaccination status. Analysis: We performed a robust Poisson regression model to estimate the impact of the number of comorbidities on each complication by vaccination status adjusted for age, sex, socioeconomic status, and living environment. Results: We observed that the risk of complication increased for each additional comorbidity in both vaccinated and unvaccinated individuals and that this risk was systematically higher among unvaccinated individuals. Compared with vaccinated individuals without comorbidities (reference group), the risks of hospitalization, ICU admission, and death were respectively: 9X (95% CI [7.77-12.01]), 13X (95% CI [8.74-18.87]), and 12X (95% CI [7.57-18.91]) higher in vaccinated individuals with ≥3 comorbidities; 22X (95% CI [19.07-25.95]), 45X (95% CI [29.06-69.67]) and 38X (95% CI [23.62-61.14]) higher in unvaccinated individuals with ≥3 comorbidities. Conclusion: Our results support the importance of promoting vaccination in all individuals, and especially those with pre-existing medical conditions, to reduce severe complications, even during the Omicron wave.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».