Patients Recently Treated for B-lymphoid Malignancies Show Increased Risk of Severe COVID-19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle