The Future of COVID-19 for Patients With Immune-Mediated Inflammatory Diseases: Who Is at Risk?
Notice bibliographique
Résumé
For the rheumatologist, one of the greatest challenges since the start of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has been determining which of our patients are at greatest risk for severe COVID-19, and who should be triaged for aggressive outpatient management with preexposure prophylaxis (PrEP), additional vaccine doses, and treatment with antivirals and/or monoclonal antibody products when infected. At present, although the US federal government declared an end to the public health emergency for COVID-19 in May 2023, SARS-CoV-2 is still with us. The pandemic has now morphed into 2 epidemics: one of immunocompetent vaccinated persons, and one of the immunocompromised. The question remains: Which immunocompromised patients are at greatest risk? Confusion surrounding who is “high risk” and an optimal candidate for PrEP products, vaccine boosters, and antiviral treatments stems largely from lumping “immunocompromised persons” into one bucket. Three percent of the US population is classified as being immunocompromised, yet we are well aware that this is a highly heterogeneous group, encompassing a highly diverse range of immunosuppressed states that range from well-controlled patients with HIV with normal or near-normal immune function, to highly vulnerable bone marrow transplant recipients. Even within the realm of rheumatologic patients, there is a high degree of diversity with regard to their immunosuppressive state and vulnerability to serious infectious complications based on variables such as age, comorbidities, and especially immunosuppressive regimens. Even within the category of biologic and targeted therapies, there is marked heterogeneity, as a 50-year-old patient on monotherapy with an interleukin (IL)-23 inhibitor would be viewed by most clinicians to be in a different COVID-19 risk category than a 40-year-old on a B cell–depleting drug. Centers for Disease Control and Prevention (CDC) guidance on who are the moderately-to-severely immunocompromised is far from clear, particularly in regard to the effects of immunotherapeutics.1 This … Address correspondence to Dr. C. Calabrese, 9500 Euclid Ave, Desk A50, Cleveland, OH 44106, USA. Email: calabrc{at}ccf.org.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,007 |
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 ».