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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».