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Enregistrement W4389232062 · doi:10.1182/blood-2023-190642

Predictors of Immune Thrombocytopenic Purpura in COVID-19 Positive Elderly Admitted in the Pre-Vaccination Era of the Pandemic; An Analysis Via the 2020 National Inpatient Sample

2023· article· en· W4389232062 sur OpenAlexaff
Saisree Reddy Adla Jala, Sailaja Sanikommu, Suma Sri Chennapragada, Balkiranjit Kaur Dhillon, Shruti Aggarwal, Saloni Savani, S. Ajitha, Mehndi Dandwani, Vaishnavi Singh, Arcita Hanjani Pramudita, Shriya Goyal, Sindhu Thevuthasan, Hemamalini Sakthivel, Kamleshun Ramphul, Shivani Sharma

Notice bibliographique

RevueBlood · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensBrampton Civic Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVaccinationPandemicOdds ratioLogistic regressionRetrospective cohort studyIncidence (geometry)Thrombocytopenic purpuraPediatricsInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmunologyDiseasePlateletInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Immune thrombocytopenia (ITP) involves an autoimmune destruction of platelets secondary to factors such as lupus erythematosus or viral conditions, e.g., COVID-19. With the onset of the pandemic in 2020, several reports of ITP in COVID-19 patients were published. However, to date, very limited information exists on the factors influencing the odds of ITP among the elderly who were COVID-19-positive before the introduction of mass vaccination campaigns. Hereby, we seek to bridge the knowledge gap via an in-depth analysis of hospitalization records. Methods: Our retrospective analysis via the 2020 National Inpatient Sample included admissions of patients ages≥60 years with a primary diagnosis of COVID-19. As the COVID-19 vaccination began on a large scale in December 2020 in the US and the ICD-10 code ‘U071‘ was introduced in April, we restricted our sample to admissions between April to November 2020 for better accuracy of results. Logistic regression models were used to estimate various patient characteristics that affected the odds of a diagnosis of ITP. Results: Between 1st April 2020 and 30th November 2020, there were 507860 patients of 60 and more years hospitalized primarily for COVID-19. An estimated 830 cases developed ITP, with an incidence rate of 163 cases per 100,000 COVID-19-positive patients. Multiple comorbidities such as a history of autoimmune conditions (aOR 1.982, 95% CI 1.483-2.648, p<0.01), chronic kidney disease (aOR 1.652, 95% CI 1.375-1.984, p<0.01), and cirrhosis (aOR 4.119, 95% CI 2.964-5.724, p<0.01) showed higher odds of ITP. Racial disparities were also noted as compared to Whites, Blacks (aOR 0.523, 95% CI 0.417-0.657, p<0.01) and Hispanics (aOR 0.461, 95% CI 0.355-0.600, p<0.01) showed reduced odds. Furthermore, Medicaid insurers also had lower odds (aOR 0.411, 95% CI 0.244-0.694, p<0.01) than those insured by Medicare. Hypertension (aOR 0.747, 95% CI 0.624-0.894, p<0.01) and long-term aspirin use(aOR 0.700, 95% CI 0.572-0.856, p<0.01) also showed fewer events of ITP (Table 1, Figure 1). The mean Charlson Comorbidity Index (CCI) score was higher among those who had ITP (mean score of 4.20 vs. 3.08, p<0.01). Furthermore, patients with ITP also experienced a longer stay (12.29 days vs. 8.34 days, p<0.01). Events of ITP among the elderly with COVID-19 were linked with a poorer prognosis as 27.1% of all patients died (vs. 15.2% in the non-ITP group, aOR mortality 1.880, 95% CI 1.585-2.230, p<0.01). Conclusion: Our results provide the first report of factors linked with the risk of ITP among the elderly with COVID-19. Various conditions such as autoimmunity and racial disparities have previously been reported to influence events of ITP, as also seen in our study. We further report higher odds among patients with cirrhosis and chronic kidney disease, while those with hypertension and long term aspirin use had lower odds. ITP also led to a higher mortality rate. Broader studies can help understand the impact of our findings during the pre-vaccination era, which can help set a template for protocols among the elderly in future pandemics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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