条文本

退伍军人事务医疗系统IBD患者SARS-CoV-2感染的危险因素和COVID-19病程
  1. Nabeel汗12
  2. Nadim马哈茂德12
  3. Chinmay Trivedi1
  4. 沃尔特钟情3.
  5. 詹姆斯·D·刘易斯45
  1. 1胃肠病学Michael J Crescenz下士VA医疗中心费城宾西法尼亚美国
  2. 2医学宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院费城宾西法尼亚美国
  3. 3.医学院四学系维也纳医科大学维也纳、奥地利
  4. 4医学系的宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院费城宾西法尼亚美国
  5. 5宾夕法尼亚大学临床流行病学和生物统计学中心费城宾西法尼亚美国
  1. 对应到Nabeel Khan医生,消化病学,Michael J Crescenz下士VA医疗中心,PA 19104,美国费城;nabeelk在}{pennmedicine.upenn.edu

摘要

客观的我们的目的是在全国范围内的炎症性肠病(IBD)患者队列中探索各种炎症性肠病(IBD)药物的感染风险以及这些药物对病程的影响。

设计这是一项针对退伍军人事务医疗系统中患有IBD患者的回顾性全国队列研究。我们对COVID-19大流行之前的IBD药物使用进行了分类,并使用生存分析方法研究了与SARS-CoV-2感染的相关性,以及COVID-19住院或COVID-19相关死亡率的综合次要结果。

结果30911例分析队列患者主要为男性(90.9%)、白人(78.6%)和溃疡性结肠炎患者(58.8%)。中位随访时间为10.7个月,649例(2.1%)患者被诊断为SARS-CoV-2感染,149例(0.5%)患者达到综合二级结局。在调整后的模型中,使用vedolizumab (VDZ)与单独使用美沙拉嗪相比与感染显著相关(HR 1.70, 95% CI 1.16 ~ 2.48, p=0.006)。与单独服用美沙拉嗪相比,未服用IBD药物的患者合并二级结局的风险增加(hr - 1.64, 95% CI 1.12 - 2.42, p=0.01),然而,与单独服用美沙拉嗪相比,其他IBD药物类别与该结局无显著相关性(各p>0.05)。皮质类固醇的使用与SARS-CoV-2感染(HR 1.60, 95% CI 1.23 ~ 2.09, p=0.001)和联合二级转归(HR 1.90, 95% CI 1.14 ~ 3.17, p=0.01)独立相关。

结论VDZ和皮质类固醇与SARS-CoV-2感染风险的增加有关。除糖皮质激素外,包括美沙拉嗪在内的任何药物都与严重COVID-19风险的增加有关。

  • 炎症性肠病
  • 新型冠状病毒肺炎
  • 5-aminosalicylic酸(5-ASA)
  • 克罗恩氏病
  • 溃疡性结肠炎

数据可用性声明

没有相关数据。回顾性队列研究。根据期刊的要求,可以向通讯作者提供识别数据,但由于HIPAA规则,识别数据将无法提供。

http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

这是一篇开放获取的文章,按照创作共用署名非商业性(CC BY-NC 4.0)许可发布,该许可允许其他人以非商业性的方式发布、混编、改编、构建本作品,并以不同的条款授权他们的衍生作品,前提是原创作品被正确引用,给予适当的荣誉,任何更改都被注明,且使用是非商业性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

来自Altmetric.com的统计

本研究的意义

关于这个问题,我们已经知道了什么?

  • 关于炎症性肠病(IBD)药物对SARS-CoV-2风险影响的数据缺乏。

  • 先前评估IBD药物对COVID-19临床病程影响的研究结果需要在不同的研究人群中进行验证。

新的发现是什么?

  • 在以老年男性为主的人口中。

  • 使用Vedolizumab治疗IBD与SARS-CoV-2感染风险增加相关。

  • 使用皮质类固醇治疗IBD与感染SARS-CoV-2的风险增加有关。

  • 美沙拉嗪的使用与SARS-CoV-2或严重COVID-19风险的增加无关。

在可预见的未来,它会对临床实践产生怎样的影响?

  • 这是首个将vedolizumab的使用与获得SARS-CoV-2联系起来的研究。

  • 与现有文献相反,美沙拉嗪的使用与严重COVID-19风险的增加无关。

  • 该研究再次建议,在SARS-CoV-2大流行期间,医生应谨慎使用皮质类固醇治疗IBD。

视频摘要

简介

SARS-CoV-2大流行对公共卫生构成严重威胁,据报道,截至2021年1月1日,美国已有2000多万人感染。1年龄增长、心血管疾病、慢性肺部疾病、肥胖和糖尿病等几个因素已被确认会增加严重感染COVID-19的风险。2 3炎症性肠病(IBD)包括溃疡性结肠炎(UC)和克罗恩病(CD),是一种病因不明的胃肠道慢性炎症性疾病。IBD的特征是干扰粘膜免疫系统,通常用免疫调节和/或免疫抑制药物治疗,这可能导致感染的风险增加。4 - 6此外,已经描述了SARS-CoV-2和IBD相关肠粘膜通路之间的重要分子交叉,为进一步了解IBD治疗对SARS-CoV-2感染风险的潜在临床影响提供了依据。7 8

在所有IBD患者中,SARS-CoV-2的发病率似乎与在普通人群中看到的相当。9 - 12然而,用于治疗IBD的药物对感染风险的影响尚未得到充分探讨。相反,大多数研究都是在感染被记录后检查了SARS-CoV-2感染的过程。例如,研究排除下的冠状病毒监测流行病学(SECURE-IBD)研究了被诊断为感染的患者,而不是感染风险。13日14尽管取得了重大成就,SECURE-IBD也有一定的内在局限性,在其他研究人群中验证研究结果很重要。

因此,为了更好地了解所有IBD类药物的感染风险和药物对病程的影响,我们对退伍军人事务医疗保健系统(VAHS)的全国IBD患者队列进行了回顾性研究。VAHS是美国最大的综合医疗保健系统,每年为900多万退伍军人服务。15VAHS是开展这项研究的合适卫生系统,因为它建立了一个所有SARS-CoV-2检测呈阳性的患者的数据库,并且在感染前和感染后,所有的用药记录都保存在一个中央药房数据集中。

方法

研究设计和队列创建

这是一项使用VAHS数据的回顾性队列研究。初级研究期间为2020年1月20日至2020年12月10日。该研究的重点是用于治疗IBD的药物的影响,包括5-氨基水杨酸(5-ASA,即美沙拉嗪),皮质类固醇,硫嘌呤(TP)(硫唑嘌呤和巯基嘌呤)和甲氨蝶呤(MTX)(联合称为免疫调节剂),抗肿瘤坏死因子制剂(anti-TNFs),维多珠单抗(VDZ),尤斯特金单抗和托法替尼。

我们使用之前验证过的算法识别了所有在2020年1月20日之前诊断为UC或CD的患者。16我们获得了住院和门诊国际疾病分类版本9和10,临床修改(ICD-9-CM, ICD-10-CM)诊断代码(在线补充表1)、遭遇、程序、药房和研究人群的人口统计数据。为了创建一个源队列,我们使用了以下标准1UC和/或CD≥1个ICD-9或ICD-10诊断码,2≥1次VA医疗保健系统门诊就诊;3.至少一个IBD药物的门诊药房声明(即,美沙拉嗪,TPs,抗肿瘤坏死因子药物和vedolizumab)4在以下5个IBD药物组中,至少有两种不同药物的处方(即仅美沙拉嗪、TPs、抗tnf药物、TPs和抗tnf药物的组合以及vedolizumab)。我们没有将tofacitinib或ustekinumab纳入队列条目,因为它们在VAHS中没有被批准为IBD管理的一线药物,而且主要用于网络中的其他医疗条件。为了确定主要在VAHS中护理的患者,从而尽量减少错误分类,我们只纳入了2020年1月20日之前至少有6个月VAHS数据的患者。在根据2020年1月20日IBD药物使用情况对患者进行额外分类后(如下),我们排除了在2020年1月20日之前的3个月内未服用任何IBD药物的患者,以及在研究开始前的5年里诊断出与IBD相关的病例少于5例的患者。这种排除的理由是,这些患者不太可能真正患有IBD,也不太可能在VAHS中随访。在初步分析(如下)中,我们进行了敏感性分析,其中排除标准放宽到在研究开始前的5年里少于3例ibd相关诊断。

确定IBD药物类别的暴露

从VAHS数据库中,我们收集了人口统计学(年龄、性别、种族)和共病数据,包括肥胖、高血压、糖尿病、心力衰竭、心律失常、周围血管疾病、慢性阻塞性肺疾病、慢性肝病和肾衰竭。主要感兴趣的暴露是IBD药物类别,这是在2020年1月20日之前的3个月窗口期确定的。使用以下相互排斥的类别:美沙拉嗪单独,TP单独,抗- tnf),抗- tnf + TP,抗- tnf + MTX, vedolizumab, ustekinumab和tofacitinib。如果患者没有服用这些药物,他们就被归类为“没有服用IBD药物”。3个月窗口期皮质类固醇(强的松、强的松、甲基强的松)的使用被单独归类为二元变量。

确定的结果

主要转归为SARS-CoV-2感染时间,这是根据在VAHS进行的PCR检测结果确定的。次要结局是与COVID-19感染相关的住院或与COVID-19相关的死亡率的综合结局,定义为在有记录的感染后90天内发生的死亡。这一综合结果被视为COVID-19严重感染的替代指标。

主要统计分析

描述性统计用中位数和IQRs表示连续变量,用百分比表示分类数据。采用Wilcoxon秩和和χ进行IBD用药类别间的统计学比较2测试,如表示。由于样本量小,仅给出了ustekinumab和tofacitinib组的描述性数据,并将其排除在后续的多变量建模中。计算了每种IBD药物类别和皮质类固醇使用的SARS-CoV-2感染的粗发病率、COVID-19住院率和COVID-19死亡率,以及SARS-CoV-2感染的未调整Kaplan-Meier生存图(后者不包括乌斯特单抗和托法替尼)。使用log-rank检验进行统计比较。然后采用混合效应Cox回归分析评估IBD药物类别对SARS-CoV-2感染风险的影响,并调整潜在的混杂因素。时间零为2020年1月20日,数据在患者死亡或失去随访时被正确删除(即,在记录系统中没有进一步的临床接触)。考虑到美国各地经历的COVID-19的时间负担不同,美国的地理区域被视为随机效应。在多变量建模中考虑了所有人口统计学和共病数据的调整,使用向后逐步选择方法确定基础模型。考虑到初次接触和结果之间似乎存在独立的联系,所有模型都被迫使用皮质类固醇。在确定了基础模型之后,我们创建了几个临床导向的模型,在这些模型中,我们基于临床基础重新引入或删除变量。 Additionally, an interaction term between IBD medication category and steroid use was evaluated. The final model was chosen based on a minimised Bayesian information criterion value. HRs and 95% Cis were reported for each model exposure, and adjusted survival curves were plotted for IBD medication category and corticosteroid use. Given the possibility of informative censoring of non-COVID-19 related deaths, we performed a sensitivity analysis where we treated non-COVID-19-related death as a competing event in the final model, using the Fine and Gray method. In all cases, type 1 error rate of 5% was used for statistical significance. SAS version 9.4 and STATA V.15.1/IC were used for data management and analysis.

二次分析

为了评估IBD用药组对COVID-19住院或COVID-19相关死亡率的综合结果的影响,我们使用了Fine和Gray竞争风险回归,其中非COVID-19相关原因的死亡被视为竞争事件。与上面的初步分析相比,我们选择Fine and Gray方法作为联合结果的初始分析方法,因为与结果相关的非covid -19相关死亡事件的比例更大,并且使用标准Cox回归更明确地违反非信息性审查的假设。对初步分析中确定的相同预测因素进行了调整。亚hr (SHRs)与95%的ci一起出现。与以前一样,由于样本量小,这些分析排除了使用ustekinumab或tofacitinib的患者。最后,使用上述竞争风险回归方法进行了另外三个亚组分析1:将美沙拉嗪单独与任何其他IBD药物组(不包括“无IBD药物”)进行比较,2将美沙拉嗪单独使用与任何抗肿瘤坏死因子的使用进行比较3.比较vedolizumab与任何抗肿瘤坏死因子的使用。

患者和公众参与声明

由于这是一项回顾性队列研究,本研究没有患者或公众参与或招募。

结果

群体特征

共有30911例患者符合所有纳入和排除标准。队列主要为男性(90.9%),白人(78.6%),大多数UC患者(58.8%),中位年龄65岁(IQR 50, 73)。当按IBD药物类别分层时,患者的年龄(如美沙拉嗪的中位年龄为71岁,抗tnf +TP为53岁,p<0.001)、IBD诊断(如美沙拉嗪的UC为73.2%,抗tnf为38.5%,p<0.001)和各种共病(表1).使用vedolizumab的患者使用皮质类固醇更常见(14.3% vs 4.6%的5-ASA, p<0.001)。

表1

按IBD用药类别分层的队列特征

IBD用药类别与SARS-CoV-2感染之间的关系

中位随访时间为10.7个月(IQR为10.7 - 10.7),649例(2.1%)患者被诊断为SARS-CoV-2感染。使用vedolizumab的患者感染的粗发生率最高(34.53例感染/ 10000人月,95% CI 24.28 ~ 49.01:表2).在未经调整的分析中,IBD用药类别和皮质类固醇使用类别在SARS-CoV-2感染方面存在显著差异(p=0.02) (p<0.001;在线补充图1).在调整后的混合效应Cox回归分析中,vedolizumab与单独使用美沙拉嗪在SARS-CoV-2感染的风险方面存在显著差异(HR 1.70, 95% CI 1.16 ~ 2.48, p=0.006),但与其他IBD药物类别相比,单独使用美沙拉嗪无显著差异。皮质类固醇的使用也与SARS-CoV-2感染风险的增加有关(HR 1.60, 95% CI 1.23 ~ 2.09, p=0.001;表3图1).IBD药物类别和皮质类固醇使用之间的相互作用项的检测不显著(p=0.95)。在敏感度分析中,排除标准放宽后,上述结果并无实质改变(在线补充表2).最后,在将与covid -19无关的死亡率作为竞争事件进行的敏感性分析中,主要结果同样没有变化(在线补充表3).

表2

按IBD药物组和皮质类固醇使用情况划分的SARS-CoV-2感染、COVID-19住院和COVID-19死亡率的粗发病率*

表3

SARS-CoV-2感染的混合效应Cox回归模型

图1

通过(A) IBD药物类别和(B)皮质类固醇使用,cox调整的SARS-CoV-2感染发展的*生存曲线。*模型调整了年龄、种族、糖尿病、周围血管疾病和肥胖,地理区域作为随机效应处理。5-ASA 5-aminosalicylic酸;IBD,炎症性肠病;MTX,甲氨蝶呤;肿瘤坏死因子;TP, thiopurine;VDZ vedolizumab。

IBD药物类别与联合终点之间的关系

按IBD药物类别和类固醇使用分层的COVID-19住院粗发病率显示在表2.在IBD药物中,使用抗tnf +MTX的发生率最高(7.42 / 10000人年,95% CI 2.79 - 19.77)。在649例新冠肺炎患者中,125例(19.3%)住院,41例(6.3%)死亡。共有149名患者(0.5%)达到了COVID-19住院或与COVID-19相关死亡的综合终点。在随访期间,881名患者(2.9%)发生了与covid -19无关的死亡。在竞争风险回归分析中,与单独服用美沙拉嗪的患者相比,未服用IBD药物的患者联合预后的SHR显著增加(SHR 1.64, 95% CI 1.12 ~ 2.42, p=0.01;表4).其他药物类别与美沙拉嗪单用组无显著差异(各p>0.05)。皮质类固醇的使用与联合终点独立相关(SHR 1.90, 95% CI 1.14 ~ 3.17, p=0.01)。最后,在亚组分析中,美沙拉嗪单用与其他IBD药物联合终点的次危险度(SHR 0.77,95% CI 0.51 ~ 1.15, p=0.20)、美沙拉嗪单用与抗tnf药物使用(SHR 0.80, 95% CI 0.49 ~ 1.31, p=0.38)、维多珠单抗与抗tnf药物使用(SHR 1.58, 95% CI 0.63 ~ 3.97, p=0.33)无显著差异。

表4

COVID-19住院合并终点的竞争风险回归模型*

讨论

我们调查了不同IBD药物对感染SARS-CoV-2和发展为严重COVID-19(定义为与COVID-19感染相关的住院或与COVID-19相关的死亡率)的风险的影响。与美沙拉嗪相比,使用维多珠单抗治疗以及与不使用皮质类固醇治疗相比,与SARS-CoV-2感染风险增加相关。皮质类固醇的使用也与严重的COVID-19有关。然而,与单独使用美沙拉嗪相比,使用维多珠单抗与发生严重COVID-19的风险增加无关,而与所有其他IBD药物相比,单独使用美沙拉嗪与严重COVID-19感染无关。

我们的结果重申了我们小组的初步分析,其中有36例SARS-CoV-2病例,表明TP和抗tnf药物的使用与COVID-19的发展无关。17这项研究包括的SARS-CoV-2感染患者比我们之前的研究多18倍多,使我们能够对风险进行更精确的估计。我们再次发现,免疫调节剂和抗肿瘤坏死因子药物,无论是作为单一疗法还是联合使用,都与COVID-19风险的增加无关。毫不奇怪,在这项研究中,皮质类固醇的使用与SARS-CoV-2感染和严重COVID-19风险的增加独立相关。也许有些令人惊讶的是,与使用美沙拉嗪相比,使用维多珠单抗也与发生SARS-CoV-2感染的风险增加相关,但与严重的COVID-19无关。Vedolizumab与效应记忆细胞的α4β7整合素结合,主要抵御肠道粘膜的感染,但也可以抵御上呼吸道的感染。后者可能与vedolizumab治疗的呼吸道感染风险略有增加有关。18通过表达ACE2 (SARS-CoV-2的受体),这些位点也构成了病毒感染的入口,这可能是我们发现的翻译解释。19

使用较新的IBD药物tofacitinib和ustekinumab的患者数量较低,因此排除了有意义的统计分析。然而,SARS-CoV-2感染的粗发病率、COVID-19住院率和COVID-19相关死亡率没有确定有关安全信号。正如之前报道的那样,我们发现肥胖、糖尿病和周围血管疾病也与SARS-CoV-2感染风险的增加有关。皇家全科医生学院还发现,除了慢性肾脏疾病外,肥胖还与感染SARS-COV-2的风险增加有关。20.其他研究表明,非裔美国人的种族与感染SARS-COV-2的风险更大相关。21

我们还评估了IBD药物对COVID-19感染临床结局的影响,通过评估COVID-19住院或COVID-19相关死亡率的综合终点风险。与SECURE-IBD不同的是,我们没有研究ICU护理或呼吸机使用情况。主要原因是,与其他医院一样,许多退伍军人医院的内科和外科ICU被改成了COVID-19患者等候区。因此,一个相对稳定的COVID-19患者也可能被安置在ICU,从而难以确定该患者是否在其医疗状况次要的ICU。随着COVID-19管理的发展,使用呼吸机的适应证也发生了变化,因此它可能不是疾病严重程度的最佳指标,特别是在使用近期数据的队列中。我们发现,虽然维多珠单抗显著增加了SARS-CoV-2感染的发生率,但这并不意味着严重COVID-19的发生率增加,尽管这可能反映出这一结果的统计效力下降。此外,与其他IBD药物类别相比,单独使用美沙拉嗪与严重COVID-19发病率的增加无关。单独使用美沙拉嗪和单独使用美沙拉嗪之间也没有风险差异1anti-TNF使用或2其他IBD药物组联合起来。然而,与单独使用美沙拉嗪相比,未服用IBD药物的患者发生严重COVID-19感染的风险显著增加。这些结果与SECURE-IBD相反,SECURE-IBD发现与使用美沙拉嗪相关的严重COVID-19感染风险增加。对于这种差异有几种可能的解释。首先,医生可能会报告病情最严重的病人,这是作者注意到的一个局限性。其次,我们的分析考虑了非covid -19相关死亡的竞争风险,这在这一人群中很常见。如果在分析中未能考虑到这一相互竞争的事件,预计会对累积发病率估计以及相关的相对效应大小产生偏差。最后,我们的研究结果与之前的研究一致,即美沙拉嗪产品与感染风险的增加无关。5我们的数据支持在大流行期间应继续使用美沙拉嗪产品的立场,因为它们是UC稳定专利的主要治疗药物。22

我们发现皮质类固醇的使用与COVID-19严重感染风险的增加独立相关(SHR为1.90,95% CI为1.14 ~ 3.17,p=0.01)。这些发现与SECURE IBD一致,也表明在COVID-19患者中,皮质类固醇的使用与更严重的预后相关。13在风湿学文献中也描述了类似的结果,其中皮质类固醇的使用与住院风险增加相关。23鉴于获得SARS-CoV-2感染和发展为更严重的COVID-19病程的风险增加,应仔细考虑开始使用皮质类固醇来管理IBD,特别是在年龄较大和有共病的高风险患者中。我们的研究结果与牛津康复试验(NCT04381936该报告指出,低剂量地塞米松可将COVID-19严重呼吸道并发症住院患者的死亡率降低至多三分之一。24研究结果的差异可能主要是由于糖皮质激素对COVID-19疾病不同阶段的影响不同。在最初感染SARS-CoV-2时,类固醇被认为对病毒清除或免疫反应有有害影响,而在疾病的后期,当细胞因子风暴更普遍,如重症患者,类固醇可能会降低免疫反应的大小。25

我们研究的主要优势是使用了在VAHS中跟踪的全国IBD患者队列,每年服务约900万退伍军人。15VAHS的每个患者在电子健康记录中都有SARS-CoV-2状态的确定(阳性、阴性或未检测),即使是在退伍军人管理局以外诊断的。退伍军人管理局开发了一个中央数据库,更新所有的SARS-CoV-2诊断、住院和死亡等特征。然而,退伍军人管理局以外的检测和住院可能没有完全记录,导致事件报告不足。因为我们评估了在退伍军人事务部随访的每一位患者,所以我们没有受到报告偏见的影响。我们研究的另一个优势是使用全国VA药房记录来收集有关药物的数据。退伍军人事务部有一个中心药房,也就是说,如果患者在随访过程中使用了多个退伍军人事务部中心,有关所有药物处方的数据将被记录在退伍军人事务部中心药房,从而减少错过处方药的机会。最后,如前所述,我们有近650名患者,使其成为第二大感染SARS-CoV-2的IBD患者队列。

我们的研究并非没有局限性。首先,由于本研究的回顾性性质,有关潜在混杂因素的数据可能缺失。此外,退伍军人事务部以外的处方可能是不完整的。然而,我们相信这样的偏见将是最小的,因为经验表明,退伍军人有很强的依从性使用VA药房。代谢途径其次,由于本研究是在VAHS中进行的,因此存在固有的外部效度考虑,例如以男性为主的队列。与平均IBD人群相比,我们的患者人群中位年龄也较高,因此限制了我们报告较年轻且病程较短的IBD患者的能力。然而,由于SARS-CoV-2随着年龄的增长更容易引起临床和症状性疾病,我们的患者群体可能对观察伴随疾病药物对SARS-CoV-2感染风险和严重程度的影响信号特别敏感。此外,患者没有主动筛查SARS-CoV-2,而是在出现症状或采取预防措施时进行检测,例如在选择性手术前。由于检测的原因仍不明确,我们的患者群体可能会偏向有症状的COVID-19患者,可能会错过相当大比例的无症状患者。因此,我们的结果主要反映了患者感染有症状的SARS-CoV-2的风险,即COVID-19疾病。第三,存在药物暴露错误分类的可能性,特别是皮质类固醇。在大流行期间,在医生指导下或个人选择的情况下,被开出特定药物的患者后来可能在随访过程中停药。很难捕捉到这些变化,然而,这种偏差可能会产生最小化组间差异的影响,因此,本研究中观察到的结果可能是保守的。此外,我们关于类固醇使用对COVID-19感染影响的研究结果与之前的文献一致,为我们的发现提供了有效性。14第四,我们对药物暴露的测量是基于口服和自我注射药物的处方,这些处方是配发和注射药物的管理。然而,我们不能肯定所有患者在大流行期间都继续服用处方药物。因此,在解释我们的结果时应考虑到这一局限性。第五,尽管我们无法测量疾病活动性,但我们确实根据最近使用的类固醇(活动性疾病的替代品)进行了调整。如果活动性疾病对分析结果有明显的偏倚,我们本应该看到与美沙拉嗪单独用药相关的大多数药物类别呈正相关,而不仅仅是vedolizumab。因此,调整疾病活动性的失败似乎不太可能解释所观察到的vedolizumab暴露与感染风险之间的关联。最后,在对严重COVID-19感染的二次分析中,住院标准可能存在中心水平的差异,这可能会对估计产生偏差,或使其不太适用于住院标准不同的其他环境。然而,在VAHS站点的170个中心网络中,反映了社区和学术附属中心,我们预计这种偏见的影响是最小的。

总之,通过使用一个主要由老年男性组成的大型全国VA数据库,我们发现使用维多珠单抗和皮质类固醇治疗IBD与SARS-CoV-2感染风险增加相关。据我们所知,这是第一项将vedolizumab与获得SARS-CoV-2感染联系起来的研究,尽管它与导致住院或死亡的临床严重COVID-19感染没有关联。在我们的研究中,美沙拉嗪与SARS-CoV-2感染无关,也与更糟糕的结果无关。此外,我们的研究结果支持一种主流观点,即在SARS-CoV-2大流行期间,医生应谨慎使用糖皮质激素治疗IBD。

数据可用性声明

没有相关数据。回顾性队列研究。根据期刊的要求,可以向通讯作者提供识别数据,但由于HIPAA规则,识别数据将无法提供。

伦理语句

病人同意发表

伦理批准

数据收集使用VISTA CAPRI数据库中已有的电子患者记录,并获得了美国宾夕法尼亚州费城Michael J Crescenz下士退伍军人医疗中心机构审查委员会(IRB)的批准。

参考文献

补充材料

  • 补充数据

    这个网络仅文件已由BMJ出版集团从作者提供的电子文件生产(s),并没有编辑的内容。

  • 补充数据

    这个网络仅文件已由BMJ出版集团从作者提供的电子文件生产(s),并没有编辑的内容。

脚注

  • NK和NM是共同第一作者。

  • WR和JDL是联合资深作者。

  • 调整通知这篇文章在Online First发布后进行了修改。增加了联合第一作者和联合高级作者声明。

  • 贡献者NK参与了资助获取、研究监督、研究概念和设计、数据获取、数据分析和解释、稿件起草以及对稿件重要知识内容的批判性修改。NM data参与了研究的概念和设计、数据的采集、统计分析、数据的分析和解释以及稿件的起草。CT参与了数据的采集和稿件的起草。WR参与了研究的概念和设计、数据的分析和解释、手稿的起草和对手稿重要知识内容的批判性修改。JDL参与了研究概念和设计、统计分析、数据分析和解释、手稿起草和对手稿重要知识内容的批判性修改。

  • 资金这项研究得到了辉瑞制药公司的无限制研究基金的支持。

  • 免责声明辉瑞公司在研究的概念和设计、数据的获取、数据的分析、数据的解释和稿件的准备中不扮演任何角色。

  • 相互竞争的利益NK获得了辉瑞、Luitpold、武田制药和三星BioEpis的无限制研究经费。NM和CT在利益冲突方面没有披露任何信息。WR曾担任(1)雅培实验室、艾伯维、aeseca、Aptalis、Astellas、Centocor、Celltrion、达能奥地利、Elan、福尔克制药、Ferring、immundiagnostics、三菱田部制药公司、MSD、大鼠、PDL、Pharmacosmos、PLS教育、先灵葆雅、Shire、武田、Therakos、Vifor、益乐多的发言人,(2)担任雅培实验室、艾伯维、Aesca、Algernon、安进、AM制药、AMT、AOP Orphan、Arena制药、安斯泰来、阿斯利康、Avaxia、罗兰贝格、Bioclinica, Biogen IDEC, Boehringer-Ingelheim, Bristol-Myers Squibb, Cellerix, Chemocentryx, Celgene, Centocor, Celltrion, Covance,达能奥地利,DSM, Elan, Eli Lilly, Ernest & Young, Falk制药,Ferring, Galapagos, Genentech, Gilead, Grünenthal, ICON, Index Pharma, Inova, Intrinsic Imaging, Janssen, Johnson & Johnson, Kyowa Hakko Kirin制药,脂质治疗,LivaNova, Mallinckrodt, Medahead, MedImmune, millennium,三菱田边制药公司,MSD, Nash制药,雀巢,Nippon Kayaku, Novartis, Ocera, OMass, Otsuka, Parexel, PDL, Periconsulting, Pharmacosmos, Philip Morris Institute, Pfizer, Procter & Gamble, Prometheus, capita, Provention, Quell Tx, Robarts临床试验,Sandoz,先灵葆雅,Second Genome, Seres Therapeutics, Setpointmedical, Sigmoid, Sublimity, Takeda, Therakos, Theravance, Tigenix, UCB, Vifor, Zealand, Zyngenia,和4SC,(3)作为雅培实验室,艾伯维,Aesca,安进,AM Pharma, Astellas,Astra Zeneca, Avaxia, Biogen IDEC, Boehringer-Ingelheim, Bristol-Myers Squibb, Cellerix, Chemocentryx, Celgene, Centocor, Celltrion,达能奥地利,DSM, Elan, Ferring, Galapagos, Genentech, Grünenthal, Inova, Janssen, Johnson & Johnson, Kyowa Hakko麒麟制药,脂质治疗,MedImmune, millennium,三菱田部制药,MSD,雀巢,诺华,Ocera,大冢,PDL, Pharmacosmos,辉瑞,宝洁,Prometheus,山德士,先灵葆雅,第二基因组,Setpointmedical,武田、Therakos、Tigenix、UCB、Zealand、Zyngenia和4SC已经获得雅培实验室、艾伯维、Aesca、Centocor、Falk Pharma、immundiagnostics、MSD的研究资金。JDL曾担任Merck, AbbVie, Lilly, Janssen, Johnson & Johnson Consumer和Takeda的顾问;曾在辉瑞、吉利德和UCB的数据安全监测委员会任职;并得到了武田和雀巢健康科学的研究支持。

  • 来源和同行评审不是委托;外部同行评议。

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