Clonal Hematopoiesis and COVID-19 Severity in Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Advanced age, medical co-morbidities and a pro-inflammatory immunologic profile are associated with severe COVID-19. Acquired somatic mutations in hematopoietic stem cells (clonal hematopoiesis or CH) are common in elderly individuals. Previous studies have shown CH is associated with alterations in immunologic repertoire and function. Here, we investigate whether CH predisposes to severe COVID-19 or other infections. Methods: We performed a retrospective cohort study of 39,291 adult cancer patients with non-hematologic malignancies who had their tumor and blood sequenced using a panel of 468 known cancer driver genes. We identified individuals who tested positive for SARS-CoV-2 between March 8, 2020 and June 9, 2020. We determined the association between CH and severe COVID-19 (hypoxic event, hospitalization or death) using multivariable logistic regression models. We used an established aggregation schema for ICD-CM codes to identify distinct infection subtypes. The relationship between CH and risk of incident infections was determined using multivariable Cox regression. Results: In the study cohort, 436 patients were positive for SARS-CoV-2 and 165 developed severe COVID-19. COVID-19 patients with CH were more likely to develop severe disease compared to non-severe (OR=1.8; 95% CI: 1.1-2.9; p=0.01). CH was also more common among patients with severe COVID-19 compared to COVID-19 negative individuals (OR=1.6, 95% CI: 1.2-2.4, p=0.01). In 62,891 person-years of follow-up, 4,059 individuals developed an infection. CH was associated with risk of sepsis (HR=1.13; 95% CI 1.01-1.25, p=0.04) and bacterial enteritis (HR=1.8, 95% CI 1.1-2.8, p=0.01). Conclusions: CH is associated with severe COVID-19 and an increased risk of other infections in cancer patients. Disclosures Bolton: GRAIL: Research Funding. Jee:MDSeq Inc.: Patents & Royalties. Papaemmanuil:Celgene: Consultancy, Honoraria, Research Funding; Prime Oncology: Consultancy, Honoraria; Illumina: Consultancy, Honoraria; Novartis: Consultancy, Honoraria; MSKCC: Patents & Royalties; Kyowa Hakko Kirin: Consultancy, Honoraria; Isabl: Current equity holder in private company, Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees. Berger:Illumina: Research Funding; Grail: Research Funding; Roche: Consultancy. Levine:Prelude Therapeutics: Research Funding; Qiagen: Current equity holder in publicly-traded company, Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Loxo: Current equity holder in private company, Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Imago: Current equity holder in private company, Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; C4 Therapeutics: Current equity holder in private company, Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Isoplexis: Current equity holder in private company, Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Celgene: Consultancy, Honoraria, Research Funding; Roche: Consultancy, Honoraria, Research Funding; Lilly: Consultancy, Honoraria; Janssen: Consultancy; Astellas: Consultancy; Morphosys: Consultancy; Novartis: Consultancy; Amgen: Honoraria; Gilead: Honoraria. Zehir:Illumina: Honoraria; Memorial Sloan Kettering Cancer Center: Current Employment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».