Risk of Severe COVID-19 Infection in Patients With Inflammatory Rheumatic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the cohort of patients with inflammatory rheumatic diseases (IRD) hospitalized due to SARS-CoV-2 infection in the Ramón y Cajal Hospital, and to determine the increased risk of severe coronavirus disease 2019 (COVID-19) in patients with no IRD. METHODS: This is a retrospective single-center observational study of patients with IRD actively monitored in the Department of Rheumatology who were hospitalized due to COVID-19. RESULTS: Forty-one (1.8%) out of 2315 patients admitted due to severe SARS-CoV-2 pneumonia suffered from an IRD. The admission OR for patients with IRD was 1.91 against the general population, and it was considerably higher in patients with Sjögren syndrome, vasculitis, and systemic lupus erythematosus. Twenty-seven patients were receiving treatment for IRD with corticosteroids, 23 with conventional DMARDs, 12 with biologics (7 rituximab [RTX], 4 anti-tumor necrosis factor [anti-TNF], and 1 abatacept), and 1 with Janus kinase inhibitors. Ten deaths were registered among patients with IRD. A higher hospitalization rate and a higher number of deaths were observed in patients treated with RTX (OR 12.9) but not in patients treated with anti-TNF (OR 0.9). CONCLUSION: Patients with IRD, especially autoimmune diseases and patients treated with RTX, may be at higher risk of severe pneumonia due to SARS-CoV-2 compared to the general population. More studies are needed to analyze this association further in order to help manage these patients during the pandemic.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».