Prevalence and risks of severe events for cancer patients with COVID-19 infection: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Summary Background The corona virus disease 2019 (COVID-19) pandemic poses a severe challenge to public health, especially to those patients with underlying diseases. In this meta-analysis, we studied the prevalence of cancer among patients with COVID-19 infection and their risks of severe events. Methods We searched the Pubmed, Embase and MedRxiv databases for studies between December 2019 and May 3, 2020 using the following key words and terms: sars-cov-2, covid-19, 2019-ncov, 2019 novel coronavirus, corona virus disease-2019, clinical, clinical characteristics, clinical course, epidemiologic features, epidemiology, and epidemiological characteristics. We extracted data following PICO (patient, intervention, comparison and outcome) chart. Statistical analyses were performed with R Studio (version 3.5.1) on the group-level data. We assessed the studies’ risk of bias in accordance to the adjusted Joanna Briggs Institute. We estimated the prevalence or risks for severe events including admission into intensive care unit or death using meta-analysis with random effects. Findings Out of the 2,551 studies identified, 32 studies comprising 21,248 participants have confirmed COVID-19. The total prevalence of cancer in COVID-19 patients was 3.97% (95% CI, 3.08% to 5.12%), higher than that of the total cancer rate (0.29%) in China. Stratification analysis showed that the overall cancer prevalence of COVID-19 patients in China was 2.59% (95% CI, 1.72% to 3.90%), and the prevalence reached 3.79% in Wuhan (95% CI, 2.51% to 5.70%) and 2.31% (95% CI, 1.16% to 4.57%) in other areas outside Wuhan in China. The incidence of ICU admission in cancer patients with COVID-19 was 26.80% (95% CI, 21.65% to 32.67%) and the mortality was 24.32% (95% CI, 13.95% to 38.91%), much higher than the overall rates of COVID-19 patients in China. The fatality in COVID patients with cancer was lower than those with cardiovascular disease (OR 0.49; 95% CI, 0.34 to 0.71; p=0.39), but comparable with other comorbidities such as diabetes (OR 1.32; 95% CI, 0.42 to 4.11; p=0.19), hypertension (OR 1.27; 95% CI, 0.35 to 4.62; p=0.13), and respiratory diseases (OR 0.79; 95% CI, 0.47 to 1.33; p=0.45). Interpretation This comprehensive meta-analysis on the largest number of patients to date provides solid evidence that COVID-19 infection significantly and negatively affected the disease course and prognosis of cancer patients. Awareness of this could help guide clinicians and health policy makers in combating cancer in the context of COVID-19 pandemic. Funding Beijing Natural Science Foundation Program and Scientific Research Key Program of Beijing Municipal Commission of Education (KZ202010025047).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».