Venous Thromboembolism After COVID-19 Infection Among People With and Without Immune-Mediated Inflammatory Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Immune-mediated inflammatory diseases (IMIDs) and COVID-19 are independently associated with venous thromboembolisms (VTEs). Objective: To determine if individuals with IMIDs are at higher risk of VTE following COVID-19 infection compared with individuals without IMIDs. Design, Setting, and Participants: Population-based matched cohort study using multiple deterministically linked health administrative databases from Ontario, Canada, and including patients testing positive for COVID-19 between January 1, 2020, and December 30, 2021, and followed up until March 31, 2022. Individuals with IMIDs (n = 28 440) who tested positive for COVID-19 were matched with up to 5 individuals without an IMID (n = 126 437) who tested positive for COVID-19. Matching was based on year of birth, sex, neighborhood income, and rural/urban residence. Data analysis was performed from August 6, 2022, to August 21, 2023. Exposure: Diagnosis of an IMID, identified using algorithms based on diagnostic codes, procedures, and specialist visits. Main Outcome and Measure: The main outcome was estimated age- and sex-standardized incidence of VTE. Proportional cause-specific hazard models compared the risk of VTE in people with and without IMIDs. Death was a competing risk. Models adjusted for history of VTE, 2 or more doses of a COVID-19 vaccine 14 or more days prior to COVID-19 diagnosis, and the Charlson Comorbidity Index. Routinely collected health data were used, so the hypothesis tested was formulated after data collection but prior to being granted access to data. Results: The study included 28 440 individuals (16 741 [58.9%] female; 11 699 [41.1%] male) with an IMID diagnosed prior to first COVID-19 diagnosis, with a mean (SD) age of 52.1 (18.8) years at COVID-19 diagnosis. These individuals were matched to 126 437 controls without IMIDs. The incidence of VTE within 6 months of COVID-19 diagnosis among 28 440 individuals with an IMID was 2.64 (95% CI, 2.23-3.10) per 100 000 person-days compared with 2.18 (95% CI, 1.99-2.38) per 100 000 person-days among 126 437 matched individuals without IMIDs. The VTE risk was not statistically significantly different among those with vs without IMIDs (adjusted hazard ratio, 1.12; 95% CI, 0.95-1.32). Conclusions and Relevance: In this retrospective population-based cohort study of individuals with IMIDs following COVID-19, individuals with IMIDs did not have a higher risk of VTE compared with individuals without an IMID. These data provide reassurance to clinicians caring for individuals with IMIDs and COVID-19.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».