Prognostic impact of obesity in cancer patients with COVID-19 infection: A systematic review and meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
e18578 Background: Obesity is a bona fide risk factor for ICU admission, mechanical ventilation, and mortality in patients (pts) with COVID-19 in the general population. However, whether obesity is a risk factor in cancer pts remains unknown. Herein, we have conducted a systematic review/meta-analysis of obesity and all-cause mortality in cancer pts with COVID-19. Methods: Following PRISMA guidelines,a systematic search of PubMed and Embase as well as major conference proceedings (ASCO/ESMO/AACR) was conducted for publications from inception to 14 January 2020. Observational studies that reported all-cause mortality in cancer pts with lab confirmation or clinical diagnosis of COVID-19 and BMI (obese (>30 kg/m 2 ) vs. non-obese) were included in the analysis. The pooled odds ratio (OR) and 95% confidence interval (CI) were calculated with the fixed-effects model based on low heterogeneity. Small sample publication bias was evaluated using the Begg’s Funnel Plot and Egger’s test. Results: After reviewing 3387 studies,3 retrospective cohort studies of 419 obese and 1694 non-obese cancer pts (N=2117) with COVID-19 in both inpatient/outpatient settings that reported outcomes based on obesity were found. The 3 studies were conducted multi-nationally in North America, in France, and in the Netherlands respectively. The median ages of the cohorts ranged 66-68. All studies included various cancers of various stages and were of high quality per Newcastle Ottawa scale (scores 7-9). Fixed effects meta-analysis showed no association between obesity and all-cause mortality (OR 0.95, 95% CI 0.74-1.23) in cancer pts with COVID-19. Heterogeneity was low (I 2 = 33%). No significant funnel plot asymmetry was detected per Egger’s test (P=0.2273). The reported OR of each study is outlined in the table. Conclusions: In contrast to the general population, our analysis reveals that obesity is not associated with increased all-cause mortality in cancer pts with COVID-19. Limitations of this study include a limited number of included studies, reliance on retrospective studies, non-use of ethnicity-specific WHO BMI criteria, and limited granularity of the study-reported BMI. Future prospective studies are warranted to assess the complex interplay among anthropomorphic measures, cachexia/sarcopenia, comorbidities associated with the metabolic syndrome, and COVID-19 outcomes in the cancer pt population.[Table: see text]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,029 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».