Outcome of Gynecologic Cancer Patients With The Covid-19 Infection : A Systematic Review And Meta Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Cancer is comorbidity, which can lead to progressive worsening of Covid-19 with increased mortality. This is a systematic review and meta-analysis to get evidence of adverse outcomes of Covid-19 in gynecologic cancer. Methods Searches through PubMed, Google Scholar, ScienceDirect, and medRxiv to find articles on the outcome of gynecologic cancer with Covid-19 (24 July 2021-19 February 2022). Newcastle-Ottawa Scale tool used to evaluate the quality of included studies. Pooled odds ratio (OR), 95% confidence interval (CI), random-effects model were presented. This study was registered to PROSPERO (CRD42021256557). Results We accepted 49 studies with (1994 gynecologic cancer with Covid-19). Covid-19 infection was lower in gynecologic cancer vs hematologic cancer (OR 0.71, CI 0.56–0.89, p 0.003). Severe Covid and death were lower in gynecologic cancer vs lung and hematologic cancer (OR 0.36, CI 0.16–0.80, p 0.01), (OR 0.26, CI 0.10–0.67 p 0.005), (OR 0.52, CI 0.43–0.63, p < 0.0001), (OR 0.65, CI 0.49–0.87, p 0.003) respectively. Increased Covid death is seen in gynecologic cancer vs breast, non-covid cancer, and non-cancer covid (OR 1.51, CI 1.20–1.90, p 0.0004), (OR 12.21, CI 8.39–17.77, p < 0.0001), (OR 3.06, CI 2.32–4.04, p < 0.0001) respectively. Conclusion Gynecologic cancer had increased Covid-19 adverse outcomes compared to non-cancer, breast cancer, non-metastatic, and Covid-19 negative population. Gynecologic cancer had lowered Covid-19 adverse outcomes compared to other cancer types, lung cancer, and hematologic cancer. Lack of age and comorbidities stratification due to limited data were limitations. These findings may aid health policies and services during the ongoing global pandemic.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| 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) | 0,003 | 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 ».