Impact of Underlying Chronic Medical Conditions on COVID-19 Outcomes Among People Living with HIV: A Retrospective Analysis from the Minnesota Fairview Network
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: The Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic has raised concerns about the impact of underlying medical conditions on the health outcomes of people living with HIV (PLWH). This study aimed to assess how pre-existing chronic medical conditions affect the health outcomes of PLWH infected with COVID-19. (2) Methods: A retrospective study using data from the Minnesota Fairview network (1 January 2020–31 December 2022) was conducted. Fisher’s exact test, the Kruskal–Wallis rank-sum test, and ordinal logistic regressions with a Benjamini–Hochberg (BH) adjustment on p-values were used to assess the influence of chronic conditions on COVID-19 severity, adjusting for age and gender. (3) Results: Among 216 records, significant associations were found for a stroke, chronic kidney disease, lung disease, and neurologic conditions (p < 0.05). Type 1 diabetes was marginally significant (0.05 < p < 0.1). After adjusting for age and sex, a stroke (p = 0.0008, BH-adjusted p = 0.0044) and chronic kidney disease (p = 0.0003, BH-adjusted p = 0.0033) significantly increased the risk of severe COVID-19 outcomes. (4) Conclusions: Pre-existing medical conditions should be considered in the clinical management and public health interventions for PLWH infected with COVID-19. Tailored strategies are essential to mitigate the higher risk of severe outcomes in PLWH with specific chronic comorbidities.
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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 | 0,002 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».