Association between benzodiazepine receptor agonist use and mortality in patients hospitalised for COVID-19: a multicentre observational study.

AIMS: To examine the association between benzodiazepine receptor agonist (BZRA) use and mortality in patients hospitalised for coronavirus disease 2019 (COVID-19). METHODS: A multicentre observational study was performed at Greater Paris University hospitals. The sample involved 14 381 patients hospitalised for COVID-19. A total of 686 (4.8%) inpatients received a BZRA at hospital admission at a mean daily diazepam-equivalent dose of 19.7 mg (standard deviation (s.d.) = 25.4). The study baseline was the date of admission, and the primary endpoint was death. We compared this endpoint between patients who received BZRAs and those who did not in time-to-event analyses adjusted for sociodemographic characteristics, medical comorbidities and other medications. The primary analysis was a Cox regression model with inverse probability weighting (IPW). RESULTS: Over a mean follow-up of 14.5 days (s.d. = 18.1), the primary endpoint occurred in 186 patients (27.1%) who received BZRAs and in 1134 patients (8.3%) who did not. There was a significant association between BZRA use and increased mortality both in the crude analysis (hazard ratio (HR) = 3.20; 95% confidence interval (CI) = 2.74-3.74; p < 0.01) and in the IPW analysis (HR = 1.61; 95% CI = 1.31-1.98, p < 0.01), with a significant dose-dependent relationship (HR = 1.55; 95% CI = 1.08-2.22; p = 0.02). This association remained significant in sensitivity analyses. Exploratory analyses indicate that most BZRAs may be associated with an increased mortality among patients hospitalised for COVID-19, except for diazepam, which may be associated with a reduced mortality compared with any other BZRA treatment. CONCLUSIONS: BZRA use may be associated with an increased mortality among patients hospitalised for COVID-19, suggesting the potential benefit of decreasing dose or tapering off gradually these medications when possible.

Traitement automatique de la langue pour une réponse rapide dans le cadre d’une maladie émergente : exemple de la COVID-19

Introduction Une maladie émergente pose des problèmes spécifiques pour les outils informatiques. L’informatique biomédicale repose en grande partie sur les données structurées qui requièrent l’existence de données ou de modèles de connaissances. Cependant, une nouvelle maladie ne peut avoir de modèle de connaissances préexistant. Au cours d’une épidémie de maladie émergente, le traitement automatique de la langue (TAL) peut permettre la conversion rapide de données textuelles non structurées en un nouveau modèle de connaissances. Bien que cette idée ait déjà été suggérée, il n’y avait pas eu jusqu’à présent d’opportunité pour la tester en temps réel. La pandémie actuelle de COVID-19 en est une. L’objectif de cette étude était de montrer la valeur ajoutée de l’extraction par TAL de l’information clinique présente dans les textes pour répondre aux questions posées dans le cadre d’une maladie émergente. Méthodes Nous avons exploré les effets à long-terme des traitements par inhibiteurs calciques sur le devenir des patients hypertendus, hospitalisés pour une infection COVID-19. Dans l’entrepôt de données de santé de l’AP-HP, nous avons comparé deux sources différentes d’information : les données structurées (codes diagnostics CIM10, résultats biologiques, prescriptions médicamenteuses) et les données extraites des textes cliniques par TAL. Résultats Dans cette étude multicentrique sur les 39 hôpitaux de l’AP-HP, le TAL a permis d’augmenter suffisamment la puissance statistique pour rendre significatif un résultat de risque relatif ajusté alors qu’il ne l’était pas avec les données structurées uniquement (Fig. 1). En comparant aux données structurées, le nombre de patients incluables dans l’étude a été multiplié par 2,95, la quantité d’information sur les médicaments par 7,2 et les informations phénotypiques par 11,9. Conclusion Dans notre étude, l’utilisation d’inhibiteurs calciques était associée à une diminution de la mortalité intra-hospitalière chez les patients avec une infection COVID-19. Ces résultats ont été obtenus en adaptant rapidement des pipelines TAL au domaine d’une nouvelle maladie. Ce pipeline d’extraction était suffisamment performant pour extraire des informations utiles. Quand ces informations ont été utilisées pour enrichir les données structurées déjà disponibles, l’échantillon de l’étude a pu être suffisamment augmenté pour voir apparaitre un effet de traitement qui n’était jusqu’alors pas détectable.

Infection à SARS-CoV-2 et biomédicaments : une étude multicentrique française de 7808 patients

Introduction Les formes sévères d’infection à COVID-19 sont liées à une importante réponse inflammatoire. Certains biomédicaments (BM) sont en cours d’évaluation dans des essais thérapeutiques avec pour rationnel cet orage cytokinique. À l’inverse, nous pouvons nous interroger sur le risque d’infections à COVID-19 chez les patients sous BM au long cours. L’objectif principal de notre étude était de déterminer l’impact de la prise d’un BM sur le taux d’hospitalisation, de passage en réanimation (ICU) et de décès chez les patients sous BM atteints d’une infection à COVID-19. Matériels et méthodes Étude de cohorte rétrospective multicentrique à partir des données médico-administratives de l’Entrepôt de Données de Santé (EDS) de l’APHP. L’ensemble des patients recevant un BM (anti-TNF, anti-IL-12/23, anti-IL-17 ou anti-intégrine) étaient inclus. Les événements d’intérêt étaient la survenue d’une hospitalisation, d’un séjour en ICU ou d’un décès dans le cadre d’une infection à COVID-19 (confirmée par RT-PCR ou TDM thoracique) entre le 01/02 et le 22/04/20. Le risque d’hospitalisation/ICU/décès était évalué selon la méthodologie du Ratio de Morbidité/Mortalité Standardisé (SMR) en calculant le rapport entre le nombre observé et le nombre attendu. Le nombre attendu d’hospitalisation/ICU/décès était calculé en appliquant le taux d’hospitalisation/ICU/décès à COVID-19 de la population d’Ile-de-France (par tranche d’âge de 20 ans et par sexe) au nombre de personnes sous BM dans la sous-classe correspondante de la même source de données (données EDS de l’APHP). Résultats Un total de7808 patients (âge médian 45 ans, 51 % de femmes) étaient inclus ;dont 48 avec un diagnostic d’infection à COVID-19 : 19 (40 %) hospitalisés, 4 (8 %) en ICU et 1 décès. En comparaison avec la population d’Ile-de-France, les taux d’hospitalisation et d’ICU étaient significativement élevés chez les patients sous BM avec SMR 2,19, IC95 % 1,32-3,42, p<0,001 et SMR 6,04, IC95 % 1,62-15,45, p<0,001 respectivement, significativement observés chez les [20-40[. Cependant, une analyse post-hoc suggérait que les SMR d’hospitalisation et d’ICU étaient surestimés, un retour aux compte-rendus mettant en évidence une poussée de la pathologie sous-jacente comme principal motif d’hospitalisation chez les [20-40[et non une infection à COVID-19 nécessitant une hospitalisation ou un passage en ICU. Aucun sur-risque de mortalité était mis en évidence. Discussion À partir d’une large base de données, notre étude a permis de confirmer que les taux d’hospitalisation, de passage en réanimation et de mortalité n’étaient pas augmentés chez les patients sous BM. Nos résultats sont concordants avec les différentes études publiées dans la littérature (Haberman et al., Favalli et al. ou Sanchez-Piedra et al.). Conclusion Ces résultats plaident pour un maintien des BM en période d’épidémie du virus COVID-19 pour éviter la rechute des pathologies inflammatoires de fond.