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Enregistrement W4409584985 · doi:10.1186/s12879-025-10994-4

Risk factors for mortality among kidney transplant recipients with COVID-19 in Saudi Arabia: a case-control study

2025· article· en· W4409584985 sur OpenAlexaff
Dema A. Alissa, Rawan A. Almasuood, Baraa Alghalyini, Hala Tamim, Mohamed Raslan, Abdul Rehman Zia Zaidi, Bader Abou Shaar, M MASRI, A Karim, Wejdan Aburas, Waled Aburas, Ahmed Al‐Jedai, Reem S. Almaghrabi

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioLogistic regressionPandemicInternal medicineMortality rateComorbidityEmergency medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic, caused by the novel coronavirus SARS-CoV-2, has profoundly impacted global health, leading to over 74 million confirmed cases and 1.67 million deaths by December 2020. In Saudi Arabia, extensive measures were implemented to mitigate the spread of the virus. Kidney transplant recipients, due to their immunosuppressed status, are particularly vulnerable to severe COVID-19 outcomes. This study aims to identify risk factors associated with mortality in COVID-19-infected kidney transplant patients in Saudi Arabia. The primary objective is to identify mortality risk factors among COVID-19-infected kidney transplant patients. The secondary objective is to compare clinical management and outcomes between deceased and recovered patients. METHODOLOGY: This case-control study matched 82 deceased kidney transplant patients (cases) with 151 survivors (controls). Data were collected from the National Registry for COVID-19 Mortality and King Faisal Specialist Hospital and Research Centre (KFSH&RC) for patients diagnosed between March 2020 and January 2021. Key variables included demographic information, comorbidities, clinical symptoms, and treatment details. Statistical analyses involved chi-square tests and multivariable logistic regression to assess associations with mortality. RESULTS: Among cases, 93.9% required ICU admission, and 95.1% were intubated. Males constituted 73.2% of cases, with 53.7% aged over 60. Cardiovascular comorbidities were more prevalent among cases (97% vs. 87.4%, p = 0.01). and presented more frequently with fever, cough, and respiratory distress. In multivariable analysis, fever, shortness of breath, and desaturation were associated with increased mortality odds. Notably, patients who discontinued immunosuppressive therapy had higher mortality odds (OR = 63.2, p = 0.083), whereas those who held or adjusted their therapy had significantly lower odds (OR = 0.1, p = 0.042; OR = 0.0, p = 0.007). Bacterial infections also increased mortality risk (OR = 56.6, p = 0.009). CONCLUSION: This study identifies critical risk factors for mortality among kidney transplant patients infected with COVID-19 in Saudi Arabia. The findings underscore the need for tailored clinical management strategies to improve outcomes in this vulnerable population. Further research is warranted to explore long-term implications and effective treatment protocols.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,359 · 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

Citations0
Publié2025
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