Venous thromboembolism in Black COVID-19 patients in a minority context compared to White, Asian and other racialized patients: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: COVID-19 has disproportionately affected racialized populations, with particular impact among individuals of Black individuals. However, it is unclear whether disparities in venous thromboembolic (VTE) complications exist between Black individuals and those belonging to other racial groups with confirmed SARS-CoV2 infections. OBJECTIVE: To summarize the prevalence and moderators associated with VTE among Black COVID-19 patients in minoritized settings, and to compare this to White and Asian COVID-19 patients according to sex, age, and comorbid health conditions (heart failure, cancer, obesity, hypertension). DESIGN SETTING, AND PARTICIPANTS: A systematic search of MEDLINE, Embase, CINAHL and CENTRAL for articles or reports published from inception to February 15, 2023. STUDY SELECTION: Reports on VTE among Black individuals infected with SARS-CoV2, in countries where Black people are considered a minority population group. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Study characteristics and results of eligible studies were independently extracted by 2 pairs of reviewers. VTE prevalence was extracted, and risk of bias was assessed. Prevalence estimates of VTE prevalence among Black individuals with COVID19 in each study were pooled. Where studies provided race-stratified VTE prevalence among COVID19 patients, odds ratios were generated using a random-effects model. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Prevalence of VTE, comprising of deep vein thrombosis and pulmonary embolism. RESULTS: Ten studies with 66,185 Black individuals reporting the prevalence of COVID-19 associated VTE were included. Weighted median age of included studies was 47.60. Pooled prevalence of COVID-19 associated VTE was 7.2 % (95 % CI, 3.8 % - 11.5 %) among Black individuals. Among individuals with SARS-CoV2 infections, Black population had higher risks of VTE compared to their White (OR = 1.79, [95 % CI 1.28-2.53], p < .001) or Asian (OR = 2.01, [95 % CI, 1.14-3.60], p = .017) counterparts, or patients with other racial identities (OR = 2.01, [95 % CI, 1.39, 2.92]; p < .001). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Black individuals with COVID-19 had substantially higher risk of VTE compared to White or Asian individuals. Given racial disparities in thrombotic disease burden related to COVID-19, medical education, research, and health policy interventions are direly needed to ensure adequate disease awareness among Black individuals, to facilitate appropriate diagnosis and treatment among Black patients with suspected and confirmed VTE, and to advocate for culturally safe VTE prevention strategies, including pre-existing inequalities to the COVID-19 pandemic that persist after the crisis.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».