Electronic health record data shows immunosuppressive conditions are associated with poor outcomes in patients hospitalized for COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We identified 10,713 adults hospitalized for COVID-19 from 03/2020 to 05/2022 in electronic health record data from Northwestern Medicine. Based on extracted diagnosis codes, we identified 214 of these adults with primary immunodeficiency (PI), 669 with history of solid organ transplant, and 183 with HIV. Assessed COVID-19 outcomes included mortality, a seven-point ordinal severity scale (1 = Death) based on maximum oxygen requirements during care, and hospitalization length. Patients with PI had a significantly higher mean hospitalization length of 11.8 days and a significantly lower mean maximum severity of 3.3 compared to 7.8 days and 3.9 in immunocompetent patients when controlling for obesity and T2DM. These effects were not significant when controlling for age. Patients with transplant had a significantly higher mean hospitalization length of 15.8 days when controlling for obesity, T2DM, and age, and a significantly lower mean maximum severity of 3.2 when controlling for obesity. Significantly higher mortalities were observed in PI and transplant (RR = 1.5, 95% CI 1.2 to 2.0; RR = 1.5, 95% CI 1.3 to 1.7), but these effects were not significant when controlling for age. There were no significant differences in any outcomes for patients with HIV. Our results suggest patients with PI or transplant hospitalized for COVID-19 may have worse clinical outcomes compared to immunocompetent patients. Meanwhile, patients with HIV had similar outcomes to immunocompetent patients.
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 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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».