A Population-Based Study of COVID-19 Infection Among Childhood Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Childhood cancer survivors are known to be at risk of chronic co-morbidities, although their risk of COVID-19 infection remains uncertain. Understanding the risk of COVID-19 in this population is necessary to counsel survivors and inform potential mitigation strategies. The objective of this study was to determine whether the rates of COVID-19 infection differed between childhood cancer survivors and the general population. Administrative health care data from a population-based registry of children and adolescents diagnosed with cancer in Ontario, Canada, were linked with a universal health insurance registry and a repository of laboratory data. Rates of COVID-19 testing, test positivity and infection between March 1, 2020 and March 31, 2021 among childhood cancer survivors (n = 10 242) were compared to matched controls from the general population (n = 49 068). Compared to the general population, childhood cancer survivors were more likely to have COVID-19 testing (35.9% [95% CI, 34.5–37.4%] vs. 32.0% [95% CI, 31.4–32.6%]), but had a lower likelihood of positive COVID-19 result among those tested (4.3% [95% CI, 3.6–4.9%] vs. 5.5% [95% CI, 5.1–5.8%]) and a similar rate of infection among all subjects at risk (1.5% [95% CI, 1.3–1.8%] vs. 1.7% [95% CI, 1.6–1.9%]). These findings can inform counseling of survivors and clinician recommendations for this population.
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 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».