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Evolution of COVID-19 mortality risk: A retrospective study of three epidemic waves in Faridabad, India
Evolución del riesgo de mortalidad por COVID-19: un estudio retrospectivo de tres ondas epidémicas en Faridabad, India
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L. Parashara, G.G. Meshramb,
, S.L. Vigc, J. Prasada
a Department of Statistics, Amity School of Applied Sciences, Amity University, Jaipur 303002, Rajasthan, India
b Department of Pharmacology, Maulana Azad Medical College and Associated Hospitals, New Delhi 110002, India
c Department of Community Medicine, Employees’ State Insurance Corporation Medical College and Hospital, Faridabad 121001, Haryana, India
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Table 1. Sociodemographic, comorbidity, and clinical characteristics of the included study population.
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Table 2. Association of sociodemographic variables with mortality among COVID-19 patients across three waves.
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Table 3. Association of comorbidity variables with mortality among COVID-19 patients across three waves.
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Table 4. Association of clinical variables with mortality among COVID-19 patients across three waves.
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Abstract
Purpose

The study aimed to compare the sociodemographic, comorbidity, and clinical variables associated with coronavirus disease 2019 (COVID-19) mortality across three distinct epidemic waves in Faridabad, India.

Methods

A retrospective analysis of the medical records of patients admitted with COVID-19 was conducted at a tertiary care center at Faridabad, India. COVID-19 epidemic waves were categorized into the first wave (April 2020–January 2021), second wave (March 2021–June 2021), and third wave (December 2021–February 2022). Sociodemographic, comorbidity, and clinical parameters were assessed for their association with mortality in each of the waves by the Chi-square test. The Cochran–Armitage test for trend was used to assess changes in these associations with respect to the mortality rate across the epidemic waves.

Results

A total of 5217 patient records were assessed, with 4066 in the first wave, 895 in the second wave, and 256 in the third wave. Across all waves, comorbidities (diabetes and hypertension), multimorbidity, severe disease (requiring intensive care unit admission and ventilator support) were consistently associated (p<0.05) with higher mortality. While sociodemographic factors were significant (p<0.05) in the first two waves, their impact diminished in the third. Clinical symptoms, particularly ‘cold and flu’ showed consistent significance (p<0.05) across all waves. COVID-19 mortality trend peaked in the second wave, disproportionately (p<0.05) affecting females, older patients, and those with comorbidities or severe symptoms.

Conclusions

Understanding the shifting risk factors across COVID-19 epidemic waves is crucial for targeted interventions. Prioritizing high-risk groups, particularly during peak waves, can optimize resource allocation and minimize mortality.

Keywords:
COVID-19
Mortality
Risk factors
Comorbidity
Multimorbidity
Resumen
Objetivo

El estudio tuvo como objetivo comparar las variables sociodemográficas, las comorbilidades y las variables clínicas asociadas con la mortalidad por COVID-19 a través de tres ondas epidémicas en Faridabad, India.

Métodos

Se realizó un análisis retrospectivo de los registros médicos de pacientes con COVID-19 en un centro terciario en Faridabad, India. Las ondas epidémicas de COVID-19 fueron categorizadas en la primera ola (abril de 2020-enero de 2021), la segunda ola (marzo-junio de 2021) y la tercera ola (diciembre de 2021-febrero de 2022). Se evaluaron los parámetros sociodemográficos, los clínicos y las comorbilidades para su asociación con la mortalidad en cada ola mediante la prueba de chi-cuadrado. Se utilizó la prueba de Cochran-Armitage para analizar los cambios en estas asociaciones con respecto a la mortalidad a lo largo de las ondas epidémicas.

Resultados

Se evaluaron 5.217 registros de pacientes: 4.066 en la primera ola, 895 en la segunda y 256 en la tercera. Las comorbilidades (diabetes, hipertensión), la multimorbilidad y la enfermedad grave (requiriendo ingreso en la UCI y soporte ventilatorio) se asociaron consistentemente (p<0,05) con mayor mortalidad. Los factores sociodemográficos fueron significativos en las dos primeras ondas epidémicas, pero su impacto disminuyó en la tercera. Los síntomas clínicos, como «resfriado y gripe», mostraron consistencia significativa (p<0,05) en todas las ondas epidémicas. La mortalidad alcanzó su pico en la segunda ola, afectando principalmente a mujeres, pacientes mayores y aquellos con comorbilidades o síntomas graves.

Conclusiones

Entender los factores de riesgo cambiantes durante las ondas epidémicas de COVID-19 es clave para intervenciones eficaces. Priorizar grupos de alto riesgo optimiza recursos y reduce la mortalidad.

Palabras clave:
COVID-19
Mortalidad
Factores de riesgo
Comorbilidad
Multimorbilidad

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