Factors affecting COVID-19 outcomes incancer patients: A first report from Guy's Cancer Centre inLondon
Notice bibliographique
Résumé
Background: Current precautionary management decisions being made for cancer patients are based onassumptions supported by limited evidence, based on small case series from China and Italy and larger series fromNew York and a recent consortium of 900 patients from over 85 hospitals in the USA, Canada, and Spain Hence, there is insufficient evidence to support clinical decision-making for cancer patients diagnosed with COVID-19 dueto the lack of large studies Methods: We used data from a single large UK Cancer Centre to assess demographic/clinical characteristics of 156cancer patients with a confirmed COVID-19 diagnosis between 29 February-12 May 2020 Logistic/Cox proportionalhazards models were used to identify which demographic and/or clinical characteristics were associated withCOVID-19 severity/death Results: 128 (82%) presented with mild/moderate COVID-19 and 28 (18%) with severe disease Initial diagnosis ofcancer >24m before COVID-19 (OR:1 74 (95%CI: 0 71-4 26)), presenting with fever (6 21 (1 76-21 99)), dyspnea(2 60 (1 00-6 76)), gastrointestinal symptoms (7 38 (2 71-20 16)), or higher levels of CRP (9 43 (0 73-121 12)) werelinked with greater COVID-19 severity During median follow-up of 47d, 34 patients had died of COVID-19 (22%) Asian ethnicity (3 73 (1 28-10 91), palliative treatment (5 74 (1 15-28 79), initial diagnosis of cancer >24m before(2 14 (1 04-4 44), dyspnea (4 94 (1 99-12 25), and increased CRP levels (10 35 (1 05-52 21)) were positivelyassociated with COVID-19 death An inverse association was observed with increased levels of albumin (0 04 (0 01-0 04) Conclusions: Our analysis of one of the largest single-center series of COVID-19-positive cancer patients to dateconfirms a similar distribution of age, sex, and comorbidities as reported for other populations With respect tocancer-specific observations, patients who have lived longer with their cancer were found to be more susceptible toa greater infection severity, possibly reflecting the effect of more advanced malignant disease, as almost half of thesevere cohort were on third-line metastatic treatment, or the impact of this infection The latter was also found to beassociated with COVID-19 death in cancer patients, as were Asian ethnicity and palliative treatment Furthervalidation will be provided from other large case series, as well as from those including longer follow-up, to providemore definite guidance for oncologic care
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».