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  • Auteurs

Camille Jung, Jean-Baptiste Excoffier, Mathilde Raphaël-Rousseau, Noémie Salaün-Penquer, Matthieu Ortala, Christos Chouaid

*Détails des auteurs accessibles sur la publication

  • référence
Plos one17(2), e0263266Published: February 22, 2022

Les caractéristiques des patients à risque de développer des formes sévères de la maladie COVID-19 ont été largement décrites, mais très peu d'études décrivent leur évolution au cours des vagues suivantes.

Les données ont été recueillies rétrospectivement à partir d'une base de données prospective d'un hôpital universitaire de la région parisienne, sur une année correspondant aux trois premières vagues de COVID-19 en France. L'évolution des caractéristiques des patients entre les cas non sévères et les cas sévères au cours des vagues a été analysée par une régression logistique multivariée classique ainsi que par une analyse complémentaire basée sur le Machine-Learning utilisant des méthodes d'explicabilité.

La typologie des patients hospitalisés présentant des formes sévères a évolué rapidement au cours des vagues. Cette évolution pourrait être due aux changements de pratiques hospitalières et à la campagne de vaccination précoce ciblant les personnes à haut risque telles que les personnes âgées et les patients présentant des comorbidités.



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