Associations of County-Level Social Determinants of Health with COVID-19 Related Hospitalization Among People with HIV: A Retrospective Analysis of the U.S. National COVID Cohort Collaborative (N3C)
Notice bibliographique
Résumé
Individually, the COVID-19 and HIV pandemics have differentially impacted minoritized groups due to the role of social determinants of health (SDoH) in the U.S. Little is known how the collision of these two pandemics may have exacerbated adverse health outcomes. We evaluated county-level SDoH and associations with hospitalization after a COVID-19 diagnosis among people with (PWH) and without HIV (PWOH) by racial/ethnic groups. We used the U.S. National COVID Cohort Collaborative (January 2020-November 2023), a nationally-sampled electronic health record repository, to identify adults who were diagnosed with COVID-19 with HIV (n = 22,491) and without HIV (n = 2,220,660). We aggregated SDoH measures at the county-level and categorized racial/ethnic groups as Non-Hispanic (NH) White, NH-Black, Hispanic/Latinx, NH-Asian and Pacific Islander (AAPI), and NH-American Indian or Alaskan Native (AIAN). To estimate associations of county-level SDoH with hospitalization after a COVID-19 diagnosis, we used multilevel, multivariable logistic regressions, calculating adjusted relative risks (aRR) with 95% confidence intervals (95% CI). COVID-19 related hospitalization occurred among 11% of PWH and 7% of PWOH, with the highest proportion among NH-Black PWH (15%). In evaluating county-level SDoH among PWH, we found higher average household size was associated with lower risk of COVID-19 related hospitalization across racial/ethnic groups. Higher mean commute time (aRR: 1.76; 95% CI 1.10-2.62) and higher proportion of adults without health insurance (aRR: 1.40; 95% CI 1.04-1.84) was associated with a higher risk of COVID-19 hospitalization among NH-Black PWH, however, NH-Black PWOH did not demonstrate these associations. Differences by race and ethnicity exist in associations of adverse county-level SDoH with COVID-19 outcomes among people with and without HIV in the U.S.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».