Clinical outcomes of COVID-19 patients with solid and hematological cancer: a meta-analysis and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous research has consistently shown the significant difference in outcome between cancerous and non-cancerous patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19). However, no studies have compared the clinical manifestation of COVID-19 in hematologic cancers patients and solid cancers patients. Therefore, we analyzed the outcome of COVID-19 patients with hematological cancer and primary solid cancer worldwide through a meta-analysis and systematic review. Methods: This meta-analysis and systematic review included English language articles published between December 2019 – January 2021 from Pubmed and Google Scholar. The Newcastle Ottawa Score was used to assess the quality and bias of included studies. The outcome measures were case-fatality rate and critical care events for COVID-19 patients with cancer and comorbidities. Results: The initial search found 8910 articles, of 20 were included in the analysis. Critical care events and mortality were higher in the hematological than primary solid cancer group (relative risk (RR)=1.22 & 1.65; p <0.001). Conversely, mortality was lower in patients with two or fewer comorbidities (RR=0.57; p<0.001) and patients under the 75-year-old group (RR=0.53; p< 0.05). Conclusion s: Hematologic malignancy, age, and the number of comorbidities are predictor factors for worse prognosis in COVID-19 infection.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,006 | 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) | 0,004 | 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 ».