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Enregistrement W4401589030 · doi:10.2196/59274

Association Between Ursodeoxycholic Acid and Clinical Outcomes in Patients With COVID-19 Infection: Population-Based Cohort Study

2024· article· en· W4401589030 sur OpenAlexvenueno aff
Hyunjun Lee, Min‐Gul Kim, Sang Woo Yeom, Sang Jae Noh, Cho Yun Jeong, Min Ji Kim, Min Gu Kang, Ji Hoon Ko, Su Cheol Park, Hyeok Tae Kweon, Sang Il Sim, Hyun Lee, Yeon Seok You, Jong Seung Kim

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug Transport and Resistance Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePropensity score matchingHazard ratioUrsodeoxycholic acidInternal medicineCohort studyCohortRetrospective cohort studyProportional hazards modelConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several studies have investigated the relationship between ursodeoxycholic acid (UDCA) and COVID-19 infection. However, complex and conflicting results have generated confusion in the application of these results. OBJECTIVE: We aimed to investigate whether the association between UDCA and COVID-19 infection can also be demonstrated through the analysis of a large-scale cohort. METHODS: This retrospective study used local and nationwide cohorts, namely, the Jeonbuk National University Hospital into the Observational Medical Outcomes Partnership common data model cohort (JBUH CDM) and the Korean National Health Insurance Service claim-based database (NHIS). We investigated UDCA intake and its relationship with COVID-19 susceptibility and severity using validated propensity score matching. RESULTS: Regarding COVID-19 susceptibility, the adjusted hazard ratio (aHR) value of the UDCA intake was significantly lowered to 0.71 in the case of the JBUH CDM (95% CI 0.52-0.98) and was significantly lowered to 0.93 (95% CI 0.90-0.96) in the case of the NHIS. Regarding COVID-19 severity, the UDCA intake was found to be significantly lowered to 0.21 (95% CI 0.09-0.46) in the case of JBUH CDM. Furthermore, the aHR value was significantly lowered to 0.77 in the case of NHIS (95% CI 0.62-0.95). CONCLUSIONS: Using a large-scale local and nationwide cohort, we confirmed that UDCA intake was significantly associated with reductions in COVID-19 susceptibility and severity. These trends remained consistent regardless of the UDCA dosage. This suggests the potential of UDCA as a preventive and therapeutic agent for COVID-19 infection.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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