<scp>Short‐term</scp> safety of an <scp>anti‐severe</scp> acute respiratory syndrome coronavirus 2 messenger <scp>RNA</scp> vaccine for patients with advanced lung cancer treated with anticancer drugs: A multicenter, prospective, observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since 2020, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has become prevalent worldwide. In severe cases, the case fatality rate is high, and vaccine prevention is important. This study evaluated the safety of receiving SARS-CoV-2 vaccine in patients with advanced lung cancer receiving anticancer therapy. METHODS: We prospectively enrolled patients receiving anticancer drugs for advanced lung cancer who planned to receive SARS-CoV-2 vaccination. Early adverse events within 7 days of vaccine injection were evaluated using patient-reported surveys. The chi-square test and multivariate logistic regression analyses were used. RESULTS: Among 120 patients receiving lung cancer treatment, 73 were men; the mean age of the patients was 73.5 years. The treatments received for lung cancer at the time of the first vaccine injection were chemotherapy, ICIs, combined chemotherapy and ICIs, and targeted therapies, including tyrosine kinase inhibitors, in 30, 28, 17, and 45 patients, respectively. All patients received SARS-CoV-2 messenger RNA (mRNA) vaccine. After the second mRNA vaccine dose, 15.4% of patients had fever of 38°C (95% confidence interval: 9.34%-23.2%); this rate was slightly higher than that for healthy participants at the time of the BNT162b2 trial. Patients treated with cytotoxic anticancer drugs tended to have high fever. In the multivariate analyses, male sex was associated with higher fever frequencies. However, there were no serious early adverse events due to vaccination. CONCLUSIONS: Anti-SARS-CoV-2 mRNA vaccination tends to be safe, but fever following vaccination tends to be more common among patients undergoing lung cancer treatment than among healthy individuals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; 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 ».