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Enregistrement W4214490213 · doi:10.1200/jco.21.02592

Risk of COVID-19 Infections and of Severe Complications Among Survivors of Childhood, Adolescent, and Young Adult Cancer: A Population-Based Study in Ontario, Canada

2022· article· en· W4214490213 sur OpenAlexaffabout
Sumit Gupta, Rinku Sutradhar, Sarah Alexander, Michelle Science, Cindy Lau, Chenthila Nagamuthu, Mohammad Agha, Paul C. Nathan, David Hodgson

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoPediatric Oncology GroupHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioOdds ratioPopulationPediatricsIntensive care unitEmergency departmentYoung adultConfidence intervalInternal medicineEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE Survivors of childhood, adolescent, and young adult cancer are at risk of late effects, including pulmonary and infectious complications. Whether survivors are at increased risk of COVID-19 infection and severe complications is unknown. METHODS Population-based registries in Ontario, Canada, identified all 5-year survivors of childhood cancer diagnosed age 0-17 years between 1985 and 2014, and of six common adolescent and young adult cancers diagnosed age 15-21 years between 1992 and 2012. Each survivor alive on January 1, 2020, was randomly matched by birth year, sex, and residence to 10 cancer-free population controls. Individuals were linked to population-based laboratory and health care databases to identify COVID-19 tests, vaccinations, infections, and severe outcomes (emergency department [ED] visits, hospitalizations, intensive care unit admissions, and death within 60 days). Demographic, disease, and treatment-related variables were examined as possible predictors of outcomes. RESULTS Twelve thousand four hundred ten survivors were matched to 124,100 controls. Survivors were not at increased risk of receiving a positive COVID-19 test (386 [3.1%] v 3,946 [3.2%]; P = .68) and were more likely to be fully vaccinated (hazard ratio, 1.23; 95 CI, 1.20 to 1.37). No increase in risk among survivors was seen in emergency department visits (adjusted odds ratio, 1.2; 95 CI, 0.9 to 1.6; P = .19) or hospitalization (adjusted odds ratio, 1.8; 95 CI, 1.0 to 3.5; P = .07). No survivor experienced intensive care unit admission or died after COVID-19 infection. Pulmonary radiation or chemotherapies associated with pulmonary toxicity were not associated with increased risk. CONCLUSION Cancer survivors were not at increased risk of COVID-19 infections or severe sequelae. These results can inform risk-counseling of survivors and their caregivers. Further study is warranted to determine risk in older survivors, specific subsets of survivors, and that associated with novel COVID-19 variants.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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