OBJECTIVE: To evaluate the association between coronavirus disease 2019 (COVID-19) diagnosis with SARS-CoV-2 variant B.1.1.7 (also known as Variant of Concern 202012/01) and the risk of hospitalisation compared to diagnosis with wildtype SARS-CoV-2 variants. DESIGN: Retrospective cohort, analysed using a matched nested case-control study design. SETTING: Community-based SARS-CoV-2 testing in England, individually linked with hospitalisation data from the Secondary Uses Service and the Emergency Care Data Set. PARTICIPANTS: 493,053 laboratory-confirmed COVID-19 patients, of whom 19,482 had been hospitalised, tested between 23 November 2020 and 4 January 2021 and analysed at a laboratory with an available TaqPath assay that enables assessment of S-gene target failure (SGTF). SGTF is a proxy test for the B.1.1.7 variant. Nested case-control analysis of 18,814 pairs of hospitalised/non-hospitalised patients, one-to-one matched on age, sex, ethnicity, deprivation, region of residence, and date of positive test (matches found for 96.6%). MAIN OUTCOME MEASURES: Hospitalisation between 1 and 14 days after the first positive SARS-CoV-2 test. RESULTS: The matching-adjusted conditional odds ratio of hospitalisation was 1.58 (95% confidence interval 1.50 to 1.67) for COVID-19 patients infected with a SGTF-associated variant, compared to those infected with non-SGTF-associated variants. Secondary cohort analyses yielded similar estimates. The effect was modified by age (p<0.001), with ORs of 0.96-1.13 below age 20 years and 1.57-1.67 in age groups 40 years or older. CONCLUSIONS: The results suggest that the risk of hospitalisation is higher for individuals infected with the B.1.1.7 variant compared to wildtype SARS-CoV-2, likely reflecting a more severe disease. The higher severity may be specific to older age groups.


翻译:目标:评估2019年科诺氏病毒(COVID-19)与SARS-COV-2年龄变数B.1.1.7(又称Coos 202012/01的变体)的诊断和住院风险与野型SARS-CoV-2变体的诊断之间的关联。Design:重现群群群,使用一个匹配的嵌巢式病例控制研究设计进行分析。SETting:在英格兰社区进行SARS-COV-2测试,分别与二级用户服务处和紧急护理数据集的住院比率数据挂钩。 参与者:493,053实验室确认COVID-19年龄变数:其中19,482人接受了住院治疗,在2020年11月23日至2021年1月4日期间进行了测试,并在实验室中进行了分析,利用一个匹配的嵌套模型对S-gen目标失败进行了评估。SGTF.

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
16+阅读 · 2021年5月21日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
10+阅读 · 2019年8月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
10+阅读 · 2019年1月29日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月13日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月3日
Arxiv
7+阅读 · 2021年4月30日
VIP会员
相关资讯
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
10+阅读 · 2019年8月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
10+阅读 · 2019年1月29日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月13日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员