Association Between Ursodeoxycholic Acid and Clinical Outcomes in Patients With COVID-19 Infection: Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».