[en] Three years after its emergence, the coronavirus disease 2019 (COVID-19) continues to be a major cause of morbidity and mortality worldwide. Throughout the pandemic, real-world data (RWD) have been extensively used to fill evidence gaps in the field of COVID-19. The aim of this Thesis was to characterise individuals with underlying conditions and COVID-19 infection and to investigate factors associated with COVID-19 infection and severity as well as with COVID-19 vaccine uptake and safety using RWD. First, we provided a multi-national description of the baseline characteristics and outcomes of interest of individuals with COVID-19 infection living with obesity and with cancer history. Then, we investigated the associations between cancer and socioeconomic deprivation with COVID-19 infection and severity, as well as the associations between socioeconomic deprivation and COVID-19 vaccine uptake in Catalonia, Spain. Finally, we analysed the risks of thromboembolic events following COVID-19 infection and vaccination. Consistent with prior research, we found that individuals living with obesity and with cancer were more susceptible to COVID-19 infection and to develop severe COVID-10. Patients with a recent cancer diagnosis and with haematological cancers were particularly vulnerable to poor COVID-19 outcomes. People living in socioeconomically deprived urban areas were also more likely to be infected and hospitalised with COVID-19 prior to the advent of COVID-19 vaccines in Catalonia. However, despite socioeconomic inequalities in COVID-19 vaccine uptake, inequalities in COVID-19 infection decreased six months after the vaccine rollout. Lastly, we found that the risks of thromboembolic events were much higher following COVID-19 infection than following COVID-19 vaccination. The findings of this Thesis underscore the value of RWD to conduct epidemiological research and inform public health policies, particularly during emergencies. Our findings also highlight the need to address non communicable diseases and socioeconomic inequalities to reduce the burden of COVID-19 and improve the population's health.

[es] Tres años después de su aparición, la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) sigue siendo una causa destacada de morbilidad y mortalidad en el mundo. A lo largo de la pandemia, los datos del mundo real (en inglés, real-world data han sido una importante fuente de información para generar evidencia sobre la COVID-19. El objetivo de esta tesis fue caracterizar a las personas con COVID-19 con enfermedades subyacentes e investigar factores asociados con padecer COVID-19 y sus complicaciones, así como con la cobertura vacunal y la seguridad de las vacunas contra la COVID-19 usando datos del mundo real. En primer lugar, describimos las características de personas con COVID-19 con antecedente de obesidad, así como las características de las personas con COVID-19 y antecedente de cáncer. Después, investigamos la relación entre el cáncer y la privación socioeconómica con el riesgo de infección y complicaciones por COVID-19, así como la relación entre la privación socioeconómica y la cobertura vacunal en Cataluña. Finalmente, analizamos los riesgos de eventos tromboembólicos después de la infección y la vacunación contra la COVID-19. En línea con otros estudios, observamos que las personas con obesidad y cáncer fueron más susceptibles a la infección y a desarrollar complicaciones. Los pacientes con un diagnóstico reciente de cáncer y con cánceres hematológicos fueron especialmente vulnerables a la COVID-19. Antes del inicio de la vacunación masiva en Cataluña, las personas que vivían en zonas urbanas socialmente desfavorecidas tuvieron también más riesgo de infección y hospitalización por COVID-19. Sin embargo, a pesar de desigualdades socioeconómicas en la cobertura vacunal, las desigualdades en la infección por COVID-19 disminuyeron seis meses después del inicio de la vacunación. Por último, los riesgos de sufrir acontecimientos tromboembólicos después de la infección fueron mucho mayores que después de la vacunación. Los hallazgos de esta tesis subrayan el valor de los datos del mundo real en el campo de la epidemiología, así como su relevancia para apoyar la toma de decisiones en salud pública, especialmente en momentos de emergencia. Nuestros resultados también destacan la necesidad de abordar las enfermedades no transmisibles, así como las desigualdades sociales para reducir la carga de la COVID-19 y mejorar la salud de la población.