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La plus grande étude indique jusqu'à présent des facteurs de risque pour la mort COVID-19

Les universitaires à l'université d'Oxford et de l'école de Londres de l'hygiène et au médicament tropical (LSHTM), fonctionnant au nom de NHS Angleterre et en partenariat avec NHSX, ont analysé les caractéristiques pseudonymized de santé de plus de 17,4 millions d'adultes BRITANNIQUES pour découvrir les facteurs clé liés à la mort de COVID-19.

C'est la plus grande étude sur COVID-19 conduit par n'importe quel pays jusqu'à présent, et donne pour cette raison la preuve la plus intense sur des facteurs de risque liés à la mort COVID-19.

Comparé aux personnes de race blanche, les gens de l'origine ethnique asiatique et noire se sont avérés à un risque de décès plus élevé. Précédemment, les commentateurs et les chercheurs ont passablement spéculé que ceci pourrait être dû à une plus forte présence des problèmes médicaux tels que la maladie cardio-vasculaire ou le diabète parmi des communautés de BME, ou une privation plus élevée. Les découvertes, basées sur des caractéristiques détaillées, prouvent que ceci représente seulement une petite partie du risque des excès. En conséquence, davantage de travail doit être effectué pour comprendre entièrement pourquoi les gens de BME sont à un tel risque accru de la mort.

Supplémentaire, les gens des milieux sociaux déshérités se sont également avérés à un risque de décès plus élevé, qui ne pourrait pas également être expliqué par d'autres facteurs de risque.

Les résultats ont confirmé que les hommes sont au risque accru de la mort COVID-19, ainsi que les gens des vieillesses et de ceux avec du diabète incontrôlé. Les gens avec plus d'asthme sévère se sont également avérés au risque accru de la mort de COVID-19.

L'étude a joint des caractéristiques au sujet des patients qui avaient été hospitalisés avec COVID-19 avec des caractéristiques contenues dans des dossiers de premier soins traités par TPP. Ceci a été transporté par l'intermédiaire de la plate-forme d'analytique d'OpenSAFELY, un neuf fixent le mécanisme qui a permis aux dossiers de généraliste d'être joints où ils sont enregistrés pour des soins individuels. Ceci réduit à un minimum les risques de sécurité liés à transférer et à enregistrer des caractéristiques ailleurs, pour fournir des analyses rapidement et en toute sécurité tout en préservant le respect de la vie privée du patient. Toute la caractéristique identifiable demeure aux commandes des NHS et la caractéristique pseudonymized avant qu'elle puisse être consultée par des chercheurs.

Nous avons besoin de caractéristiques hautement précises sur lesquelles les patients sont les plus en danger afin de manager la pandémie et améliorer des soins aux patients. Les réponses apportées par cette analyse d'OpenSAFELY sont d'importance essentielle pour des pays autour du monde. Par exemple, il concerne très pour voir que les risques plus gros faits face par des gens des milieux de BME ne sont pas imputables aux états de santé fondamentaux identifiables. »

Professeur Liam Smeeth, professeur d'épidémiologie clinique au docteur de LSHTM, de NHS et au Co-fil sur l'étude

Pendant une urgence globale de santé nous avons besoin de réponses rapidement et exactement. Cela signifie que nous avons besoin d'ensembles de données très grands et très actuels. Le R-U a la couverture et la qualité phénoménales des caractéristiques. Nous le devons aux patients pour maintenir leurs caractéristiques sécurisées ; et nous le devons à la communauté globale pour effectuer le bon usage de cette caractéristique. C'est pourquoi nous avons développé un modèle hautement sécurisé neuf, prenant l'analytique à où la caractéristique demeure déjà. »

M. Ben Goldacre, directeur du DataLab dans le service de Nuffield des sciences de santé de premier soins à l'université d'Oxford, docteur de NHS et Co-fil sur l'étude

Les analyses approfondies utilisant OpenSAFELY sont déjà en cours, y compris la recherche sur les effets des médicaments spécifiques par habitude prescrits dans le premier soins. La plate-forme peut également être utilisée pour évaluer COVID-19 écarté avec des approches novatrices à la modélisation ; prévoyez les besoins locaux de service de santé ; évaluez les chocs indirects de santé de la pandémie ; suivez le choc des interventions nationales ; et avisez la sortie du lockdown.

Source:
Journal reference:

OpenSAFELY: factors associated with COVID-19-related hospital death in the linked electronic health records of 17 million adult NHS patients. The OpenSAFELY Collaborative, Elizabeth Williamson, Alex J Walker, Krishnan J Bhaskaran, Seb Bacon, Chris Bates, Caroline E Morton, Helen J Curtis, Amir Mehrkar, David Evans, Peter Inglesby, Jonathan Cockburn, Helen I Mcdonald, Brian MacKenna, Laurie Tomlinson, Ian J Douglas, Christopher T Rentsch, Rohini Mathur, Angel Wong, Richard Grieve, David Harrison, Harriet Forbes, Anna Schultze, Richard T Croker, John Parry, Frank Hester, Sam Harper, Rafael Perera, Stephen Evans, Liam Smeeth, Ben Goldacre medRxiv 2020.05.06.20092999; doi: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.06.20092999v1