Risk factors for severe outcomes of coronavirus disease 2019 through the waves of the pandemic: Comparing patients with and without solid organ transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While coronavirus disease 2019 (COVID-19) is no longer a public health emergency, certain patients remain at risk of severe outcomes. To better understand changing risk profiles, we studied the risk factors for patients with and without solid organ transplantation (SOT) through the various waves of the pandemic. METHODS: Using the National COVID Cohort Collaborative we studied a cohort of adult patients testing positive for COVID-19 between January 1, 2020, and May 2, 2022. We separated the data into waves of COVID-19 as defined by the Centers for Disease Control. In our primary outcome, we used multivariable survival analysis to look at various risk factors for hospitalization in those with and without SOT. RESULTS: A total of 3,570,032 patients were captured. We found an overall risk attenuation of adverse COVID-19-associated outcomes over time. In both non-SOT and SOT populations, diabetes, chronic kidney disease, and congestive heart failure were risk factors for hospitalization. For SOT specifically, longer time periods between transplant and COVID-19 were protective and age was a risk factor. Notably, asthma was not a risk factor for major adverse renal cardiovascular events, hospitalization, or mortality in either group. CONCLUSIONS: Our study provides a longitudinal view of the risks associated with adverse COVID-related outcomes amongst SOT and non-SOT patients, and how these risk factors evolved over time. Our work will help inform providers and policymakers to better target high-risk patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».