When Two Viruses Collide: Impact of HCV Infection on SARS-CoV-2 Disease Progression
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The interaction between hepatitis C virus (HCV) infection and coronavirus disease 2019 (COVID-19) is little defined, despite the worldwide prevalence of both diseases. Chronic HCV is linked to immunological dysregulation and hepatic dysfunction, potentially worsening COVID-19 results. Moreover, the potential preventive impact of previous antiviral therapy against severe COVID-19 remains inadequately demonstrated. This study examined the correlation between HCV infection, antiviral therapy, and the severity of COVID-19 in an Egyptian cohort. Materials and Methods: We conducted a retrospective cohort study of 238 patients with RT-PCR–confirmed COVID-19 admitted to Badr University Hospital and Beni-Suef University Hospital between June 2021 and October 2022. Clinical data, comorbidities, liver function tests (AST, ALT, bilirubin, albumin), and HCV infection status along with antiviral treatment history were gathered. The severity of COVID-19 was categorized as mild/moderate or severe/critical. Multivariable logistic regression was conducted to ascertain independent predictors of severe/critical disease, controlling for age, sex, diabetes, and hypertension. The predictive accuracy was evaluated using ROC curve analysis. Results: In the cohort, 37 patients (15.5%) tested positive for HCV. Severe or critical COVID-19 was more prevalent in HCV-positive patients compared to HCV-negative patients (35.1% vs. 25.4%, p=0.03). Multivariate analysis revealed that HCV infection independently elevated the risks of severe COVID-19 (adjusted OR = 1.85, 95% CI: 1.05–3.30, p = 0.034). Age beyond 60 years was the most significant predictor (aOR = 2.60, 95% CI: 1.50–4.50, p < 0.001). Diabetes mellitus was a significant predictor of severity (aOR = 1.90, 95% CI: 1.10–3.20, p = 0.018), although hypertension did not reach statistical significance (aOR = 1.40, 95% CI: 0.90–2.10, p = 0.120). Prior antiviral medication in HCV patients significantly diminished the risk of severe illness by approximately 50% (aOR = 0.55, 95% CI: 0.30–0.95, p = 0.041). ROC analysis demonstrated exceptional prediction accuracy (AUC: 0.97 for logistic regression; 0.98 for random forest). Conclusion: HCV infection independently elevates the chance of severe COVID-19; however, previous antiviral treatment significantly mitigates this risk. Liver indicators indicate disease progression, highlighting the prognostic significance of hepatic involvement. These findings underscore the necessity of enhancing HCV eradication initiatives and prioritizing HCV-positive persons for prompt COVID-19 interventions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».