Previously treated latent tuberculosis infection is associated with less severe acute COVID-19: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is significant potential for respiratory infections, such as tuberculosis (TB) and COVID-19, to overlap but little is known about such co-infection. We aimed to study the impact of active TB and latent TB on the incidence of severe COVID-19 in a large cohort of individuals in a setting of low TB endemicity. METHODS: Clinical data of patients admitted to hospital with acute SARS-CoV-2 were merged with a database of patients with a history of previous or current active TB, latent TB or healthy controls. We assessed the incidence of COVID-19 in these groups, length of hospital stay, admission to the intensive care unit (ICU) and in-hospital mortality. RESULTS: COVID-19 incidence among individuals with current active TB was 6.2% (12/194) and previous active TB 0.67% (30/4496). In contrast, the incidence in previously treated latent TB was 0.09% (4/4542) and among TB contacts 0.24% (34/13 391). There were similar rates of ICU admission and mortality among individuals with COVID-19 and current active TB, TB contacts and other patients. No individuals with previously treated latent TB and COVID-19 were admitted to the ICU or died. CONCLUSIONS: Individuals with a history of latent TB seem to be at reduced risk of severe COVID-19 and have better outcomes than those with active TB and even uninfected controls. Further studies are required to understand the mechanistic basis of this observation.
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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 | 0,018 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».