The impact of cancer metastases on COVID‐19 outcomes: A COVID‐19 and Cancer Consortium registry‐based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background COVID‐19 can have a particularly detrimental effect on patients with cancer, but no studies to date have examined if the presence, or site, of metastatic cancer is related to COVID‐19 outcomes. Methods Using the COVID‐19 and Cancer Consortium (CCC19) registry, the authors identified 10,065 patients with COVID‐19 and cancer (2325 with and 7740 without metastasis at the time of COVID‐19 diagnosis). The primary ordinal outcome was COVID‐19 severity: not hospitalized, hospitalized but did not receive supplemental O2, hospitalized and received supplemental O2, admitted to an intensive care unit, received mechanical ventilation, or died from any cause. The authors used ordinal logistic regression models to compare COVID‐19 severity by presence and specific site of metastatic cancer. They used logistic regression models to assess 30‐day all‐cause mortality. Results Compared to patients without metastasis, patients with metastases have increased hospitalization rates (59% vs. 49%) and higher 30 day mortality (18% vs. 9%). Patients with metastasis to bone, lung, liver, lymph nodes, and brain have significantly higher COVID‐19 severity (adjusted odds ratios [ORs], 1.38, 1.59, 1.38, 1.00, and 2.21) compared to patients without metastases at those sites. Patients with metastasis to the lung have significantly higher odds of 30‐day mortality (adjusted OR, 1.53; 95% confidence interval, 1.17–2.00) when adjusting for COVID‐19 severity. Conclusions Patients with metastatic cancer, especially with metastasis to the brain, are more likely to have severe outcomes after COVID‐19 whereas patients with metastasis to the lung, compared to patients with cancer metastasis to other sites, have the highest 30‐day mortality after COVID‐19.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».