Clinical outcomes after IL-6 blockade in patients with COVID-19 and HIV: a case series
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In hospitalized people with HIV (PWH) there is an increased risk of mortality from COVID-19 among hospitalized PWH as compared to HIV-negative individuals. Evidence suggests that tocilizumab—a humanized monoclonal interleukin (IL)-6 receptor inhibitor (IL-6ri) antibody—has a modest mortality benefit when combined with corticosteroids in select hospitalized COVID-19 patients who are severely ill. Data on clinical outcomes after tocilizumab use in PWH with severe COVID-19 are lacking. Case presentation We present a multinational case series of 18 PWH with COVID-19 who were treated with IL-6ri’s during the period from April to June 2020. Four patients received tocilizumab, six sarilumab, and eight received an undocumented IL-6ri. Of the 18 patients in the series, 4 (22%) had CD4 counts < 200 cells/mm3; 14 (82%) had a suppressed HIV viral load. Eight patients (44%), all admitted to ICU, were treated for secondary infection; 5 had a confirmed organism. Of the four patients with CD4 counts < 200 cells/mm3, three were treated for secondary infection, with 2 confirmed organisms. Overall outcomes were poor—12 patients (67%) were admitted to the ICU, 11 (61%) required mechanical ventilation, and 7 (39%) died. Conclusions In this case series of hospitalized PWH with COVID-19 and given IL-6ri prior to the common use of corticosteroids, there are reports of secondary or co-infection in severely ill patients. Comprehensive studies in PWH, particularly with CD4 counts < 200 cells, are warranted to assess infectious and other outcomes after IL-6ri use, particularly in the context of co-administered corticosteroids.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».