Multicenter Study of the Seroprevalence of Antibodies against Covid-19 in Patients with Lymphoma: An Analysis of the Oncological Group for the Treatment and Study of Lymphomas (Gotel)
Notice bibliographique
Résumé
The new Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) coronavirus has generated a pandemic, in which there are population groups at higher risk and who are potentially fatal victims of the disease. Cancer patients have been considered a group with special susceptibility, particularly patients with lung tumour involvement and haematological neoplasms. The Spanish Lymphoma Oncology Group (GOTEL) carried out a multicenter study of SARS-CoV-2 seroprevalence in patients with lymphoma. Results: A total of 150 patients were included between 22 May and 11 June 2020. The mean age was 65 years (range 17-89), 70 women (46.5%) and 80 men (53, 5%). At the time of diagnosis of lymphoma, 13 cases were stage I (9%), 27 (18%) stage II, 37 (24.5%) stage III, and 73 (48.5%) stage IV, while 6.6% had a primary extranodal origin. A total of 10 cases with positive serology for SARS-CoV-2 were identified, which is a prevalence of 6% in this population. None of the patients required intensive care unit management and all fully recovered from the infection. Conclusion: IgG antibody seroprevalence in lymphoma patients appears similar to that of the general population and does not show greater aggressiveness.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».