Objective: To evaluate the relationship 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 stratified Cox regression. 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: 839,278 laboratory-confirmed COVID-19 patients, of whom 36,233 had been hospitalised within 14 days, tested between 23rd November 2020 and 31st 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. Patient data were stratified by age, sex, ethnicity, deprivation, region of residence, and date of positive test. Main Outcome Measures: Hospitalisation between 1 and 14 days after the first positive SARS-CoV-2 test. Results: In total, 27,710 of 592,409 SGTF patients (4.7%) and 8,523 of 246,869 non-SGTF patients (3.5%) had been hospitalised within 1-14 days. The stratum-adjusted hazard ratio (HR) of hospitalisation was 1.52 (95% confidence interval [CI] 1.47 to 1.57) for COVID-19 patients infected with SGTF variants, compared to those infected with non-SGTF variants. The effect was modified by age (p<0.001), with HRs of 0.93-1.21 for SGTF compared to non-SGTF patients below age 20 years, 1.29 in those aged 20-29, and 1.45-1.65 in age groups 30 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 adults above the age of 30.


翻译:目标:评估2019年科罗纳病毒(COVID-19)与SARS-COV-2变体B.1.1.7(又称CoV-2变体202012/01的变体)的诊断关系,以及住院治疗风险与野型SARS-COV-2变体的诊断关系。设计:对群群进行回溯性分析,使用分层的Cox回归分析。设定:在英格兰进行基于社区的SARS-COV-2测试,单独与二级用户服务处和紧急护理数据集的住院治疗数据挂钩。参与者:839,278实验室确认COVI-19-19的病人比率,其中36,233人已在14天内住院治疗,在2020年11月23日至2021年1月31日期间进行了测试,并在实验室中用TaqPath进行分析,以便能够评估Sgene目标失败(SGTF)。SG)SGS-xxxxxx201.7变型患者的代理测试。病人数据可能按年龄、性别、族裔、居住区和积极测试日期排列。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
61+阅读 · 2021年6月11日
《Golang修养之路》干货书
专知会员服务
33+阅读 · 2021年5月8日
【AAAI2021】用于多标签图像分类的深度语义词典学习
专知会员服务
14+阅读 · 2020年12月30日
专知会员服务
37+阅读 · 2020年8月19日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
243+阅读 · 2020年4月19日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13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
9+阅读 · 2019年1月29日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
原创 | Attention Modeling for Targeted Sentiment
黑龙江大学自然语言处理实验室
25+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年10月13日
Augmentation for small object detection
Arxiv
11+阅读 · 2019年2月19日
Arxiv
9+阅读 · 2018年5月22日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
61+阅读 · 2021年6月11日
《Golang修养之路》干货书
专知会员服务
33+阅读 · 2021年5月8日
【AAAI2021】用于多标签图像分类的深度语义词典学习
专知会员服务
14+阅读 · 2020年12月30日
专知会员服务
37+阅读 · 2020年8月19日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
243+阅读 · 2020年4月19日
相关资讯
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13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
9+阅读 · 2019年1月29日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
原创 | Attention Modeling for Targeted Sentiment
黑龙江大学自然语言处理实验室
25+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员