Cold Agglutinin Disease and COVID-19: A Scoping Review of Treatments and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Reports suggest that patients with both acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection and cold agglutinin disease (CAD) may experience poorer survival when treated with rituximab. We conducted a scoping review to evaluate severe outcomes, including intensive care unit (ICU) admission and mortality, in coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients with CAD on various treatments, including rituximab. Methods: This review followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). Four literature databases were searched on December 19, 2023, for studies reporting lab-confirmed SARS-CoV-2 and CAD, excluding rheumatological conditions. Results: Of the 741 screened articles, 19 were included. Studies, predominantly case reports (17/19) or case series (2/19), were mainly from the USA (8/19) and India (3/19), with others across Europe and Asia. Among 23 patients (61% female, median age 61 years), 21/23 had a new CAD diagnosis; only two had pre-existing CAD. Overall, 74% recovered, 21% died, and outcomes for one were unreported. Nine (39%) were ICU-admitted. Of rituximab-treated patients (n = 4), 25% were ICU-admitted, none died. Non-rituximab treatments (n = 19) saw 42% ICU admissions and 26% mortality. Conclusions: This review found no increased risk of severe outcomes in CAD and COVID-19 patients treated with rituximab.
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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 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».