Sex-Based Differences in Severe Outcomes, Including Cardiovascular Hospitalization, in Adults With COVID-19 in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: While men have experienced higher risks of SARS-CoV-2 infection compared to women, an analysis of sex differences by age in severe outcomes during the acute phase of infection is lacking. Objectives: The purpose of this study was to assess heterogeneity in severe outcome risks by age and sex by conducting a retrospective cohort study of community-dwelling adults in Ontario who tested positive for SARS-CoV-2 infection during the first 3 waves. Methods: Adjusted odds ratios were estimated using multilevel multivariable logistic regression models including an interaction term for age and sex. The primary outcome was a composite of severe outcomes (hospitalization for a cardiovascular (CV) event, intensive care unit admission, mechanical ventilation, or death) within 30 days. Results: for interaction <0.05). Men with SARS-CoV-2 infection experienced a higher risk of outcomes than infected women of the same age, except for the risk of all-cause hospitalization being higher for young women than men (ages 18-45 years) during waves 2 and 3. The sex disparity in CV hospitalization across all ages either persisted or increased with each subsequent wave. Conclusions: To mitigate risks in subsequent waves, it is helpful to further understand the factors that contribute to the generally higher risks faced by men across all ages, and the persistent or increasing sex disparity in the risk of CV hospitalization.
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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 | 0,013 |
| 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 ».