Cardio‐oncology care in the era of the coronavirus disease 2019 (COVID‐19) pandemic: An International Cardio‐Oncology Society (ICOS) statement
Notice bibliographique
Résumé
The severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has given rise to a pandemic of unprecedented proportions in the modern era because of its highly contagious nature and impact on human health and society: coronavirus disease 2019 (COVID-19). Patients with cardiovascular (CV) risk factors and established CV disease (CVD) are among those initially identified at the highest risk for serious complications, including death. Subsequent studies have pointed out that patients with cancer are also at high risk for a critical disease course. Therefore, the most vulnerable patients are seemingly those with both cancer and CVD, and a careful, unified approach in the evaluation and management of this patient population is especially needed in times of the COVID-19 pandemic. This review provides an overview of the unique implications of the viral outbreak for the field of cardio-oncology and outlines key modifications in the approach to this ever-increasing patient population. These modifications include a shift toward greater utilization of cardiac biomarkers and a more focused CV imaging approach in the broader context of modifications to typical practice pathways. The goal of this strategic adjustment is to minimize the risk of SARS-CoV-2 infection (or other future viral outbreaks) while not becoming negligent of CVD and its important impact on the overall outcomes of patients who are being treated for cancer.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».