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Enregistrement W3129720267 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs20-ps7-01

Abstract PS7-01: Characteristics and outcomes of SARS-CoV-2 infection in patients with invasive breast cancer (BC) from the COVID-19 and cancer consortium (CCC19) cohort study

2021· article· en· W3129720267 sur OpenAlexaboutno aff
Ali Raza Khaki, Dimpy P. Shah, Maryam B. Lustberg, Melissa Accordino, Daniel G. Stover, Gayathri Nagaraj, Donna R. Rivera, Edith A. Perez, Sara M. Tolaney, Jeffrey Peppercorn, Petros Grivas, Jeremy L. Warner, Corrie Painter, Gilberto Lopes, Solange Peters, Michael A Thompson, Toni K. Choueiri, Brian I. Rini, Gary H. Lyman, Nicole M. Kuderer, Shaveta Vinayak

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerCancerCohortIntensive care unitProportional hazards modelLung cancerInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Overall, patients with cancer experience a greater risk of adverse outcomes following SARS-CoV-2 infection; however, little is known for those with BC. Methods: CCC19 (NCT04354701) is an international cohort study aimed at investigating the impact of COVID-19 in patients with a history of or active cancer using de-identified data on patient demographics, cancer history, clinical course and outcomes of COVID-19. The current analysis includes patients from U.S. and Canada with invasive BC and laboratory-confirmed SARS-CoV-2 entered between March 17, 2020 and July 2, 2020. Co-primary outcomes were hospitalization during COVID-19 illness and 30-day all-cause mortality. Frequencies for categorical variables and medians (range) for continuous variables were estimated. Final presentation will include bivariable and multivariable Cox proportional hazards regression analysis to identify risk factors (including BC subtypes and therapies, for which data collection is ongoing) associated with 30-day all-cause mortality and severe COVID-19 illness (composite of any hospitalization requiring supplemental oxygen, admission to an intensive care unit [ICU], use of mechanical ventilation, or death). Results: During the study period, a total of 2683 patients with cancer and COVID-19 were accrued in the CCC19 registry including 529 (20%) with invasive BC. Among patients with BC, 352 (67%) were 60 years or older; 518 (98%) were women; 275 (52%) non-Hispanic White, 116 (22%) non-Hispanic Black, 70 (13%) Hispanic, 56 (11%) in other categorizations; 178 (34%) had a smoking history; 75 (14%) ECOG performance status ≥2; 191 (36%) with >2 active comorbidities; 64 (12%) with AJCC stage IV disease at BC diagnosis; and 267 (50%) were on anti-cancer treatment including systemic therapy, radiation, or surgery within 3 months of COVID-19 diagnosis. At least 323 (61%) patients with BC had 30-day follow-up after COVID-19 diagnosis, and 35 (7%) had 90-day follow-up. COVID-19 illness at initial diagnosis required outpatient care in 288 (54%), inpatient care in 193 (36%), and ICU care in 40 (8%). Overall, 247 (47%) were hospitalized and 30-day all-cause mortality was 9%. 30-day all-cause mortality rates by receipt of major BC treatment modalities (within past 3 months) were: 10% for those on cytotoxic systemic therapy vs 5% and 12% for noncytotoxic systemic therapy and local therapy, respectively. The table shows hospitalization and mortality outcomes by major demographic and BC treatment strata. The final presentation will incorporate the latest patient accrual and evaluate independent clinical risk factors associated with serious COVID-19 outcomes in patients with BC. Conclusions: This represents the largest study to date of COVID-19 outcomes in patients with invasive BC. Nearly half of the patients with BC required hospitalization during their COVID-19 disease course and we observed a 9% 30-day all-cause mortality. Submitted on behalf of the COVID-19 and Cancer Consortium (ccc19us.org) Table 1. COVID-19 related hospitalization and 30-day all-cause mortality for all patients with invasive BCNAny Hospitalization30-day all-cause MortalityN% [95% CI]N% [95% CI]Total population52924747 [42-51]499 [7-12]Age<601774425 [19-32]21 [0-4]60-691155144 [35-54]87 [3-13]70-791206655 [46-64]1714 [8-22]80+1178674 [65-81]2219 [12-27]ECOG PS0-132212238 [33-43]165 [3-8]2+756181 [71-89]1621 [13-32]Active Comorbidities0741014 [7-23]00 [0-5]1-22239442 [36-49]178 [5-12]>219112968 [60-74]2915 [10-21]Treatment IntentCurative1866434 [28-42]95 [2-9]Palliative743953 [41-64]1216 [9-27]Cancer StatusRemission/NED33115447 [41-52]247 [5-11]Active disease, stable or responding to treatment1194840 [31-50]76 [2-12]Active disease, progressing372773 [56-86]1130 [16-47]Treatment Modality (within 3 months)Cytotoxic chemotherapy833542 [31-54]810 [4-18]Noncytotoxic therapy1856435 [28-42]105 [3-10]Local therapy (surgery or radiation)341750 [32-68]412 [3-27] Citation Format: Ali Raza Khaki, Dimpy P Shah, Maryam B Lustberg, Melissa K Accordino, Daniel G Stover, Gayathri Nagaraj, Donna R Rivera, Edith A Perez, Sara M Tolaney, Jeffrey Peppercorn, Petros Grivas, Jeremy L Warner, Corrie A Painter, Gilberto de Lima Lopes, Jr, Solange Peters, Michael A Thompson, Toni K Choueiri, Brian I Rini, Gary H Lyman, Nicole M Kuderer, Shaveta Vinayak. Characteristics and outcomes of SARS-CoV-2 infection in patients with invasive breast cancer (BC) from the COVID-19 and cancer consortium (CCC19) cohort study [abstract]. In: Proceedings of the 2020 San Antonio Breast Cancer Virtual Symposium; 2020 Dec 8-11; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(4 Suppl):Abstract nr PS7-01.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,156
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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