Patients Recently Treated for B-lymphoid Malignancies Show Increased Risk of Severe COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Patients with B-lymphoid malignancies have been consistently identified as a population at high risk of severe COVID-19. Whether this is exclusively due to cancer-related deficits in humoral and cellular immunity, or whether risk of severe COVID-19 is increased by anticancer therapy, is uncertain. Using data derived from the COVID-19 and Cancer Consortium (CCC19), we show that patients treated for B-lymphoid malignancies have an increased risk of severe COVID-19 compared with control populations of patients with non-B-lymphoid malignancies. Among patients with B-lymphoid malignancies, those who received anticancer therapy within 12 months of COVID-19 diagnosis experienced increased COVID-19 severity compared with patients with non-recently treated B-lymphoid malignancies, after adjustment for cancer status and several other prognostic factors. Our findings suggest that patients recently treated for a B-lymphoid malignancy are at uniquely high risk for severe COVID-19. SIGNIFICANCE: Our study suggests that recent therapy for a B-lymphoid malignancy is an independent risk factor for COVID-19 severity. These findings provide rationale to develop mitigation strategies targeted at the uniquely high-risk population of patients with recently treated B-lymphoid malignancies. This article is highlighted in the In This Issue feature, p. 171.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».