The Effect of COVID-19 Illness on Pregnant Patients With Rheumatic Disease: Early Reassuring Data
Notice bibliographique
Résumé
As of September 20, 2021, the World Health Organization (WHO) reported 228,206,384 cases of coronavirus disease 2019 (COVID-19), with over 4.5 million deaths worldwide.1 International responses by healthcare providers (HCPs), medical and pharmacologic researchers, and public health workers identified risk factors for serious illness and developed novel therapies and vaccines in real time, even as new variants emerge. Every HCP has been affected, even those not providing direct care to COVID-19–infected patients. Rheumatologists have endeavored to characterize the intersection of COVID-19 with rheumatic diseases (RDs) as well as with immunosuppressive medications. To provide effective care and counsel to patients, we have all answered innumerable patient questions throughout the pandemic, our responses most often based on ongoing research from colleagues. One group, the COVID-19 Global Rheumatology Alliance (C19-GRA), was established within days of the WHO global pandemic declaration on March 11, 2020, and, along with other important research groups, has helped provide answers to some of these important questions. Analysis of C19-GRA physician-reported registry data identified risk factors for hospitalization of COVID-19–infected patients with RD, including prednisone > 10 mg daily (OR 2.05, 95% CI 1.06–3.96), and showed reduced odds of hospitalization with anti–tumor necrosis factor (TNF) agents (OR 0.40, 95% CI 0.19 – 0.81).2 Increased risk of death was associated with older age, male sex, and specific comorbidities as identified in non-RD patients, but also rheumatology-specific factors of moderate–high disease activity and certain medications.3 The death rate in the group of 3729 patients with RD was 10.5%,3 with poorer COVID-19 outcomes in ethnic minorities in the US.4 Other authors have presented analyses of electronic medical record data that suggest RD patients with COVID-19 illness may be at higher risk of hospitalization, intensive care unit (ICU) admission, acute renal failure, and venous thromboembolism when compared to … Address correspondence to Dr. L.R. Sammaritano, Professor of Clinical Medicine, Weill Cornell Medicine, Hospital for Special Surgery, 535 East 70th Street, New York, NY 10021, USA. Email: sammaritanol{at}hss.edu.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».