SARS‐CoV‐2 infection and effects of age, sex, comorbidity, and vaccination among older individuals: A national cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We investigated the contribution of age, coexisting medical conditions, sex, and vaccination to incidence of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection and of severe, critical, or fatal COVID-19 in older adults since pandemic onset. METHODS: A national retrospective cohort study was conducted in the population of Qatar aged ≥50 years between February 5, 2020 and June 15, 2023. Adjusted hazard ratios (AHRs) for infection and for severe coronavirus disease 2019 (COVID-19) outcomes were estimated through Cox regression models. RESULTS: Cumulative incidence was 25.01% (95% confidence interval [CI]: 24.86-25.15%) for infection and 1.59% (95% CI: 1.55-1.64%) for severe, critical, or fatal COVID-19 after a follow-up duration of 40.9 months. Risk of infection varied minimally by age and sex but increased significantly with coexisting conditions. Risk of infection was reduced with primary-series vaccination (AHR: 0.91, 95% CI: 0.90-0.93) and further with first booster vaccination (AHR: 0.75, 95% CI: 0.74-0.77). Risk of severe, critical, or fatal COVID-19 increased exponentially with age and linearly with coexisting conditions. AHRs for severe, critical, or fatal COVID-19 were 0.86 (95% CI: 0.7-0.97) for one dose, 0.15 (95% CI: 0.13-0.17) for primary-series vaccination, and 0.11 (95% CI: 0.08-0.14) for first booster vaccination. Sensitivity analysis restricted to only Qataris yielded similar results. CONCLUSION: Incidence of severe COVID-19 in older adults followed a dynamic pattern shaped by infection incidence, variant severity, and population immunity. Age, sex, and coexisting conditions were strong determinants of infection severity. Vaccine protection against severe outcomes showed a dose-response relationship, highlighting the importance of booster vaccination for older adults.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».