Impact of COVID-19 outbreak on cancer immunotherapy in Italy: a survey of young oncologists
Notice bibliographique
Résumé
Background The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has overwhelmed the health systems worldwide. Data regarding the impact of COVID-19 on cancer patients (CPs) undergoing or candidate for immune checkpoint inhibitors (ICIs) are lacking. We depicted the practice and adaptations in the management of patients with solid tumors eligible or receiving ICIs during the COVID-19 pandemic, with a special focus on Campania region. Methods This survey (25 questions), promoted by the young section of SCITO (Società Campana di ImmunoTerapia Oncologica) Group, was circulated among Italian young oncologists practicing in regions variously affected by the pandemic: high (group 1), medium (group 2) and low (group 3) prevalence of SARS-CoV-2–positive patients. For Campania region, the physician responders were split into those working in cancer centers (CC), university hospitals (UH) and general hospitals (GH). Percentages of agreement, among High (H) versus Medium (M) and versus Low (L) group for Italy and among CC, UH and GH for Campania region, were compared by using Fisher’s exact tests for dichotomous answers and χ 2 test for trends relative to the questions with 3 or more options. Results This is the first Italian study to investigate the COVID-19 impact on cancer immunotherapy, unique in its type and very clear in the results. The COVID-19 pandemic seemed not to affect the standard practice in the prescription and delivery of ICIs in Italy. Telemedicine was widely used. There was high consensus to interrupt immunotherapy in SARS-CoV-2–positive patients and to adopt ICIs with longer schedule interval. The majority of the responders tended not to delay the start of ICIs; there were no changes in supportive treatments, but some of the physicians opted for delaying surgeries (if part of patients’ planned treatment approach). The results from responders in Campania did not differ significantly from the national ones. Conclusion Our study highlights the efforts of Italian oncologists to maintain high standards of care for CPs treated with ICIs, regardless the regional prevalence of COVID-19, suggesting the adoption of similar solutions. Research on patients treated with ICIs and experiencing COVID-19 will clarify the safety profile to continue the treatments, thus informing on the most appropriate clinical conducts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».