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/m2) 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 (I2 = 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 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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».