Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has rapidly affected mortality worldwide1. There is unprecedented urgency to understand who is most at risk of severe outcomes, and this requires new approaches for the timely analysis of large datasets. Working on behalf of NHS England, we created OpenSAFELY—a secure health analytics platform that covers 40% of all patients in England and holds patient data within the existing data centre of a major vendor of primary care electronic health records. Here we used OpenSAFELY to examine factors associated with COVID-19-related death. Primary care records of 17,278,392 adults were pseudonymously linked to 10,926 COVID-19-related deaths. COVID-19-related death was associated with: being male (hazard ratio (HR) 1.59 (95% confidence interval 1.53–1.65)); greater age and deprivation (both with a strong gradient); diabetes; severe asthma; and various other medical conditions. Compared with people of white ethnicity, Black and South Asian people were at higher risk, even after adjustment for other factors (HR 1.48 (1.29–1.69) and 1.45 (1.32–1.58), respectively). We have quantified a range of clinical factors associated with COVID-19-related death in one of the largest cohort studies on this topic so far. More patient records are rapidly being added to OpenSAFELY, we will update and extend our results regularly. OpenSAFELY, a new health analytics platform that includes data from over 17 million adult NHS patients in England, is used to examine factors associated with COVID-19-related death.

The Clinical Practice Research Datalink (CPRD) is an ongoing primary care database of anonymised medical records from general practitioners, with coverage of over 11.3 million patients from 674 practices in the UK.With 4.4 million active (alive, currently registered) patients meeting quality criteria, approximately 6.9% of the UK population are included and patients are broadly representative of the UK general population in terms of age, sex and ethnicity.General practitioners are the gatekeepers of primary care and specialist referrals in the UK.The CPRD primary care database is therefore a rich source of health data for research, including data on demographics, symptoms, tests, diagnoses, therapies, health-related behaviours and referrals to secondary care.For over half of patients, linkage with datasets from secondary care, disease-specific cohorts and mortality records enhance the range of data available for research.The CPRD is very widely used internationally for epidemiological research and has been used to produce over 1000 research studies, published in peer-reviewed journals across a broad range of health outcomes.However, researchers must be aware of the complexity of routinely collected electronic health records, including ways to manage variable completeness, misclassification and development of disease definitions for research.

BackgroundHigh body-mass index (BMI) predisposes to several site-specific cancers, but a large-scale systematic and detailed characterisation of patterns of risk across all common cancers adjusted for potential confounders has not previously been undertaken. We aimed to investigate the links between BMI and the most common site-specific cancers.MethodsWith primary care data from individuals in the Clinical Practice Research Datalink with BMI data, we fitted Cox models to investigate associations between BMI and 22 of the most common cancers, adjusting for potential confounders. We fitted linear then non-linear (spline) models; investigated effect modification by sex, menopausal status, smoking, and age; and calculated population effects.Findings5·24 million individuals were included; 166 955 developed cancers of interest. BMI was associated with 17 of 22 cancers, but effects varied substantially by site. Each 5 kg/m2 increase in BMI was roughly linearly associated with cancers of the uterus (hazard ratio [HR] 1·62, 99% CI 1·56–1·69; p<0·0001), gallbladder (1·31, 1·12–1·52; p<0·0001), kidney (1·25, 1·17–1·33; p<0·0001), cervix (1·10, 1·03–1·17; p=0·00035), thyroid (1·09, 1·00–1·19; p=0·0088), and leukaemia (1·09, 1·05–1·13; p≤0·0001). BMI was positively associated with liver (1·19, 1·12–1·27), colon (1·10, 1·07–1·13), ovarian (1·09, 1.04–1.14), and postmenopausal breast cancers (1·05, 1·03–1·07) overall (all p<0·0001), but these effects varied by underlying BMI or individual-level characteristics. We estimated inverse associations with prostate and premenopausal breast cancer risk, both overall (prostate 0·98, 0·95–1·00; premenopausal breast cancer 0·89, 0·86–0·92) and in never-smokers (prostate 0·96, 0·93–0·99; premenopausal breast cancer 0·89, 0·85–0·94). By contrast, for lung and oral cavity cancer, we observed no association in never smokers (lung 0·99, 0·93–1·05; oral cavity 1·07, 0·91–1·26): inverse associations overall were driven by current smokers and ex-smokers, probably because of residual confounding by smoking amount. Assuming causality, 41% of uterine and 10% or more of gallbladder, kidney, liver, and colon cancers could be attributable to excess weight. We estimated that a 1 kg/m2 population-wide increase in BMI would result in 3790 additional annual UK patients developing one of the ten cancers positively associated with BMI.InterpretationBMI is associated with cancer risk, with substantial population-level effects. The heterogeneity in the effects suggests that different mechanisms are associated with different cancer sites and different patient subgroups.FundingNational Institute for Health Research, Wellcome Trust, and Medical Research Council.

BackgroundWhether HIV infection is associated with risk of death due to COVID-19 is unclear. We aimed to investigate this association in a large-scale population-based study in England.MethodsWe did a retrospective cohort study. Working on behalf of NHS England, we used the OpenSAFELY platform to analyse routinely collected electronic primary care data linked to national death registrations. We included all adults (aged ≥18 years) alive and in follow-up on Feb 1, 2020, and with at least 1 year of continuous registration with a general practitioner before this date. People with a primary care record for HIV infection were compared with people without HIV. The outcome was COVID-19 death, defined as the presence of International Classification of Diseases 10 codes U07.1 or U07.2 anywhere on the death certificate. Cox regression models were used to estimate the association between HIV infection and COVID-19 death; they were initially adjusted for age and sex, then we added adjustment for index of multiple deprivation and ethnicity, and then for a broad range of comorbidities. Interaction terms were added to assess effect modification by age, sex, ethnicity, comorbidities, and calendar time.Results17 282 905 adults were included, of whom 27 480 (0·16%) had HIV recorded. People living with HIV were more likely to be male, of Black ethnicity, and from a more deprived geographical area than the general population. 14 882 COVID-19 deaths occurred during the study period, with 25 among people with HIV. People living with HIV had higher risk of COVID-19 death than those without HIV after adjusting for age and sex: hazard ratio (HR) 2·90 (95% CI 1·96–4·30; p<0·0001). The association was attenuated, but risk remained high, after adjustment for deprivation, ethnicity, smoking and obesity: adjusted HR 2·59 (95% CI 1·74–3·84; p<0·0001). There was some evidence that the association was larger among people of Black ethnicity: HR 4·31 (95% CI 2·42–7·65) versus 1·84 (1·03–3·26) in non-Black individuals (p-interaction=0·044).InterpretationPeople with HIV in the UK seem to be at increased risk of COVID-19 mortality. Targeted policies should be considered to address this raised risk as the pandemic response evolves.FundingWellcome, Royal Society, National Institute for Health Research, National Institute for Health Research Oxford Biomedical Research Centre, UK Medical Research Council, Health Data Research UK.

BackgroundCOVID-19 has disproportionately affected minority ethnic populations in the UK. Our aim was to quantify ethnic differences in SARS-CoV-2 infection and COVID-19 outcomes during the first and second waves of the COVID-19 pandemic in England.MethodsWe conducted an observational cohort study of adults (aged ≥18 years) registered with primary care practices in England for whom electronic health records were available through the OpenSAFELY platform, and who had at least 1 year of continuous registration at the start of each study period (Feb 1 to Aug 3, 2020 [wave 1], and Sept 1 to Dec 31, 2020 [wave 2]). Individual-level primary care data were linked to data from other sources on the outcomes of interest: SARS-CoV-2 testing and positive test results and COVID-19-related hospital admissions, intensive care unit (ICU) admissions, and death. The exposure was self-reported ethnicity as captured on the primary care record, grouped into five high-level census categories (White, South Asian, Black, other, and mixed) and 16 subcategories across these five categories, as well as an unknown ethnicity category. We used multivariable Cox regression to examine ethnic differences in the outcomes of interest. Models were adjusted for age, sex, deprivation, clinical factors and comorbidities, and household size, with stratification by geographical region.FindingsOf 17 288 532 adults included in the study (excluding care home residents), 10 877 978 (62·9%) were White, 1 025 319 (5·9%) were South Asian, 340 912 (2·0%) were Black, 170 484 (1·0%) were of mixed ethnicity, 320 788 (1·9%) were of other ethnicity, and 4 553 051 (26·3%) were of unknown ethnicity. In wave 1, the likelihood of being tested for SARS-CoV-2 infection was slightly higher in the South Asian group (adjusted hazard ratio 1·08 [95% CI 1·07–1·09]), Black group (1·08 [1·06–1·09]), and mixed ethnicity group (1·04 [1·02–1·05]) and was decreased in the other ethnicity group (0·77 [0·76–0·78]) relative to the White group. The risk of testing positive for SARS-CoV-2 infection was higher in the South Asian group (1·99 [1·94–2·04]), Black group (1·69 [1·62–1·77]), mixed ethnicity group (1·49 [1·39–1·59]), and other ethnicity group (1·20 [1·14–1·28]). Compared with the White group, the four remaining high-level ethnic groups had an increased risk of COVID-19-related hospitalisation (South Asian group 1·48 [1·41–1·55], Black group 1·78 [1·67–1·90], mixed ethnicity group 1·63 [1·45–1·83], other ethnicity group 1·54 [1·41–1·69]), COVID-19-related ICU admission (2·18 [1·92–2·48], 3·12 [2·65–3·67], 2·96 [2·26–3·87], 3·18 [2·58–3·93]), and death (1·26 [1·15–1·37], 1·51 [1·31–1·71], 1·41 [1·11–1·81], 1·22 [1·00–1·48]). In wave 2, the risks of hospitalisation, ICU admission, and death relative to the White group were increased in the South Asian group but attenuated for the Black group compared with these risks in wave 1. Disaggregation into 16 ethnicity groups showed important heterogeneity within the five broader categories.InterpretationSome minority ethnic populations in England have excess risks of testing positive for SARS-CoV-2 and of adverse COVID-19 outcomes compared with the White population, even after accounting for differences in sociodemographic, clinical, and household characteristics. Causes are likely to be multifactorial, and delineating the exact mechanisms is crucial. Tackling ethnic inequalities will require action across many fronts, including reducing structural inequalities, addressing barriers to equitable care, and improving uptake of testing and vaccination.FundingMedical Research Council.

Abstract The frequency of, and risk factors for, long COVID are unclear among community-based individuals with a history of COVID-19. To elucidate the burden and possible causes of long COVID in the community, we coordinated analyses of survey data from 6907 individuals with self-reported COVID-19 from 10 UK longitudinal study (LS) samples and 1.1 million individuals with COVID-19 diagnostic codes in electronic healthcare records (EHR) collected by spring 2021. Proportions of presumed COVID-19 cases in LS reporting any symptoms for 12+ weeks ranged from 7.8% and 17% (with 1.2 to 4.8% reporting debilitating symptoms). Increasing age, female sex, white ethnicity, poor pre-pandemic general and mental health, overweight/obesity, and asthma were associated with prolonged symptoms in both LS and EHR data, but findings for other factors, such as cardio-metabolic parameters, were inconclusive.

BackgroundThere are concerns that the response to the COVID-19 pandemic in the UK might have worsened physical and mental health, and reduced use of health services. However, the scale of the problem is unquantified, impeding development of effective mitigations. We aimed to ascertain what has happened to general practice contacts for acute physical and mental health outcomes during the pandemic.MethodsUsing de-identified electronic health records from the Clinical Research Practice Datalink (CPRD) Aurum (covering 13% of the UK population), between 2017 and 2020, we calculated weekly primary care contacts for selected acute physical and mental health conditions: anxiety, depression, self-harm (fatal and non-fatal), severe mental illness, eating disorder, obsessive-compulsive disorder, acute alcohol-related events, asthma exacerbation, chronic obstructive pulmonary disease exacerbation, acute cardiovascular events (cerebrovascular accident, heart failure, myocardial infarction, transient ischaemic attacks, unstable angina, and venous thromboembolism), and diabetic emergency. Primary care contacts included remote and face-to-face consultations, diagnoses from hospital discharge letters, and secondary care referrals, and conditions were identified through primary care records for diagnoses, symptoms, and prescribing. Our overall study population included individuals aged 11 years or older who had at least 1 year of registration with practices contributing to CPRD Aurum in the specified period, but denominator populations varied depending on the condition being analysed. We used an interrupted time-series analysis to formally quantify changes in conditions after the introduction of population-wide restrictions (defined as March 29, 2020) compared with the period before their introduction (defined as Jan 1, 2017 to March 7, 2020), with data excluded for an adjustment-to-restrictions period (March 8–28).FindingsThe overall population included 9 863 903 individuals on Jan 1, 2017, and increased to 10 226 939 by Jan 1, 2020. Primary care contacts for almost all conditions dropped considerably after the introduction of population-wide restrictions. The largest reductions were observed for contacts for diabetic emergencies (odds ratio 0·35 [95% CI 0·25–0·50]), depression (0·53 [0·52–0·53]), and self-harm (0·56 [0·54–0·58]). In the interrupted time-series analysis, with the exception of acute alcohol-related events (0·98 [0·89–1·10]), there was evidence of a reduction in contacts for all conditions (anxiety 0·67 [0·66–0·67], eating disorders 0·62 [0·59–0·66], obsessive-compulsive disorder [0·69 [0·64–0·74]], self-harm 0·56 [0·54–0·58], severe mental illness 0·80 [0·78–0·83], stroke 0·59 [0·56–0·62], transient ischaemic attack 0·63 [0·58–0·67], heart failure 0·62 [0·60–0·64], myocardial infarction 0·72 [0·68–0·77], unstable angina 0·72 [0·60–0·87], venous thromboembolism 0·94 [0·90–0·99], and asthma exacerbation 0·88 [0·86–0·90]). By July, 2020, except for unstable angina and acute alcohol-related events, contacts for all conditions had not recovered to pre-lockdown levels.InterpretationThere were substantial reductions in primary care contacts for acute physical and mental conditions following the introduction of restrictions, with limited recovery by July, 2020. Further research is needed to ascertain whether these reductions reflect changes in disease frequency or missed opportunities for care. Maintaining health-care access should be a key priority in future public health planning, including further restrictions. The conditions we studied are sufficiently severe that any unmet need will have substantial ramifications for the people with the conditions as well as health-care provision.FundingWellcome Trust Senior Fellowship, Health Data Research UK.

BackgroundEarly descriptions of patients admitted to hospital during the COVID-19 pandemic showed a lower prevalence of asthma and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) than would be expected for an acute respiratory disease like COVID-19, leading to speculation that inhaled corticosteroids (ICSs) might protect against infection with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 or the development of serious sequelae. We assessed the association between ICS and COVID-19-related death among people with COPD or asthma using linked electronic health records (EHRs) in England, UK.MethodsIn this observational study, we analysed patient-level data for people with COPD or asthma from primary care EHRs linked with death data from the Office of National Statistics using the OpenSAFELY platform. The index date (start of follow-up) for both cohorts was March 1, 2020; follow-up lasted until May 6, 2020. For the COPD cohort, individuals were eligible if they were aged 35 years or older, had COPD, were a current or former smoker, and were prescribed an ICS or long-acting β agonist plus long-acting muscarinic antagonist (LABA–LAMA) as combination therapy within the 4 months before the index date. For the asthma cohort, individuals were eligible if they were aged 18 years or older, had been diagnosed with asthma within 3 years of the index date, and were prescribed an ICS or short-acting β agonist (SABA) only within the 4 months before the index date. We compared the outcome of COVID-19-related death between people prescribed an ICS and those prescribed alternative respiratory medications: ICSs versus LABA–LAMA for the COPD cohort, and low-dose or medium-dose and high-dose ICSs versus SABAs only in the asthma cohort. We used Cox regression models to estimate hazard ratios (HRs) and 95% CIs for the association between exposure categories and the outcome in each population, adjusted for age, sex, and all other prespecified covariates. We calculated e-values to quantify the effect of unmeasured confounding on our results.FindingsWe identified 148 557 people with COPD and 818 490 people with asthma who were given relevant respiratory medications in the 4 months before the index date. People with COPD who were prescribed ICSs were at increased risk of COVID-19-related death compared with those prescribed LABA–LAMA combinations (adjusted HR 1·39 [95% CI 1·10–1·76]). Compared with those prescribed SABAs only, people with asthma who were prescribed high-dose ICS were at an increased risk of death (1·55 [1·10–2·18]), whereas those given a low or medium dose were not (1·14 [0·85–1·54]). Sensitivity analyses showed that the apparent harmful association we observed could be explained by relatively small health differences between people prescribed ICS and those not prescribed ICS that were not recorded in the database (e value lower 95% CI 1·43).InterpretationOur results do not support a major role for regular ICS use in protecting against COVID-19-related death among people with asthma or COPD. Observed increased risks of COVID-19-related death can be plausibly explained by unmeasured confounding due to disease severity.FundingUK Medical Research Council.

Some studies have shown that the incidence of type 2 diabetes increases after a diagnosis of COVID-19, although the evidence is not conclusive. However, the effects of the COVID-19 vaccine on this association, or the effect on other diabetes subtypes, are not clear. We aimed to investigate the association between COVID-19 and incidence of type 2, type 1, gestational and non-specific diabetes, and the effect of COVID- 19 vaccination, up to 52 weeks after diagnosis.