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Enregistrement W4399415996 · doi:10.2196/45513

The Clinical Severity of COVID-19 Variants of Concern: Retrospective Population-Based Analysis

2024· article· en· W4399415996 sur OpenAlexaffvenueabout
Sean P Harrigan, Héctor Alexander Velásquez García, Younathan Abdia, James Wilton, Natalie Prystajecky, John R. Tyson, Christopher D. Fjell, Linda Hoang, Jeffrey C. Kwong, Sharmistha Mishra, Linwei Wang, Beate Sander, Naveed Z. Janjua, Hind Sbihi

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease ControlPublic Health OntarioUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyHazard ratioContext (archaeology)Intensive care unitPopulationCohortProportional hazards modelCohort studyEnvironmental healthDemographyEmergency medicineInternal medicineConfidence intervalBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: SARS-CoV-2 variants of concern (VOCs) emerged and rapidly replaced the original strain worldwide. The increased transmissibility of these new variants led to increases in infections, hospitalizations, and mortality. However, there is a scarcity of retrospective investigations examining the severity of all the main VOCs in presence of key public health measures and within various social determinants of health (SDOHs). OBJECTIVE: This study aims to provide a retrospective assessment of the clinical severity of COVID-19 VOCs in the context of heterogenous SDOHs and vaccination rollout. METHODS: We used a population-based retrospective cohort design with data from the British Columbia COVID-19 Cohort, a linked provincial surveillance platform. To assess the relative severity (hospitalizations, intensive care unit [ICU] admissions, and deaths) of Gamma, Delta, and Omicron infections during 2021 relative to Alpha, we used inverse probability treatment weighted Cox proportional hazard modeling. We also conducted a subanalysis among unvaccinated individuals, as assessed severity differed across VOCs and SDOHs. RESULTS: We included 91,964 individuals infected with a SARS-CoV-2 VOC (Alpha: n=20,487, 22.28%; Gamma: n=15,223, 16.55%; Delta: n=49,161, 53.46%; and Omicron: n=7093, 7.71%). Delta was associated with the most severe disease in terms of hospitalization, ICU admissions, and deaths (hospitalization: adjusted hazard ratio [aHR] 2.00, 95% CI 1.92-2.08; ICU: aHR 2.05, 95% CI 1.91-2.20; death: aHR 3.70, 95% CI 3.23-4.25 relative to Alpha), followed generally by Gamma and then Omicron and Alpha. The relative severity by VOC remained similar in the unvaccinated individual subanalysis, although the proportion of individuals infected with Delta and Omicron who were hospitalized was 2 times higher in those unvaccinated than in those fully vaccinated. Regarding SDOHs, the proportion of hospitalized individuals was higher in areas with lower income across all VOCs, whereas among Alpha and Gamma infections, 2 VOCs that cocirculated, differential distributions of hospitalizations were found among racially minoritized groups. CONCLUSIONS: Our study provides robust severity estimates for all VOCs during the COVID-19 pandemic in British Columbia, Canada. Relative to Alpha, we found Delta to be the most severe, followed by Gamma and Omicron. This study highlights the importance of targeted testing and sequencing to ensure timely detection and accurate estimation of severity in emerging variants. It further sheds light on the importance of vaccination coverage and SDOHs in the context of pandemic preparedness to support the prioritization of allocation for resource-constrained or minoritized groups.

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)0,002
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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