Abstract S02-01: Clinical characteristics and outcomes of coronavirus 2019 disease (COVID-19) in cancer patients treated with immune checkpoint inhibitors (ICI)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: ICI are widely used in the treatment of various cancer types. It has been hypothesized that ICI could confer an increased risk of severe acute lung injury or other complications associated with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Methods: We analyzed data from 113 patients with laboratory-confirmed COVID-19 while on treatment with ICI without chemotherapy in 19 hospitals in North America, Europe, and Australia. Data collected included details on symptoms, comorbidities, medications, treatments and investigations for COVID-19, and outcomes (hospital admission, ICU admission, and mortality). Results: The median age was 63 years (range 27–86); 40 (35%) patients were female. Most common malignancies were melanoma (n=64, 57%), non-small cell lung cancer (n=19, 17%), and renal cell carcinoma (n=11, 10%); 30 (27%) patients were treated for early (neoadjuvant/adjuvant) and 83 (73%) for advanced cancer. Most patients received anti-PD-1 (n=85, 75%), combination anti-PD-1 and anti-CTLA-4 (n=15, 13%), or anti-PD-L1 (n=8, 7%) ICI. Comorbidities included cardiovascular disease (n=31, 27%), diabetes (n=17, 15%), and pulmonary disease (n=14, 12%). Symptoms were present in 68 (60%) patients; 46 (68%) had fever, 40 (59%) cough, and 23 (34%) dyspnea. Overall, ICI was interrupted in 58 (51%) patients. At data cutoff, 33 (29%) patients were admitted to hospital, 6 (5%) to ICU, and 9 (8%) patients died. COVID-19 was the primary cause of death in 7 patients, 3 of whom were admitted to ICU. Cancer types in patients who died were melanoma (2), non-small cell lung cancer (2), renal cell carcinoma (2), and others (3); all (9) patients had advanced cancer. Administered treatments were oxygen therapy (8), mechanical ventilation (2), vasopression (2), antibiotics (7), antiviral drugs (4), glucocorticoids (2), and anti-IL-6 (2). Of all hospitalized patients, 20 (61%) had been discharged and 4 (12%) were still in hospital at data cutoff. Conclusion: The mortality rate of COVID-19 in patients on ICI is higher than rates reported for the general population without comorbidities but may not be higher than rates reported for the cancer population. Despite these preliminary findings, COVID-19 patients on ICI may not have symptoms and a proportion may continue ICI. Correlative analyses are ongoing and will be presented. Citation Format: Aljosja Rogiers, Carlo Tondini, Joe M. Grimes, Megan H. Trager, Sharon Nahm, Leyre Zubiri, Neha Papneja, Arielle Elkrief, Jessica Borgers, April Rose, Johanna Mangana, Michael Erdmann, Ines Pires da Silva, Christian Posch, Axel Hauschild, Lisa Zimmer, Paola Queirolo, Caroline Robert, Karijn Suijkerbuijk, Paolo A. Ascierto, Paul Lorigan, Richard Carvajal, Osama E Rahma, Mario Mandala, Georgina V. Long. Clinical characteristics and outcomes of coronavirus 2019 disease (COVID-19) in cancer patients treated with immune checkpoint inhibitors (ICI) [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Meeting: COVID-19 and Cancer; 2020 Jul 20-22. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2020;26(18_Suppl):Abstract nr S02-01.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».