COVID-19 in patients affected by red blood cell disorders, results from the European registry ERN-EuroBloodNet
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite several publications covering patients from multiple centers, no international registry covered all patients with red blood cell diseases (RBCD) affected by COVID-19. The ERN-EuroBloodNet’s registry provided real-time registration of SARS-CoV-2 patients with RBCD, promoting timely disease-specific knowledge sharing during the pandemic’s early stages. Procedures The study evaluated patient distribution, the infection across different RBBDs, and severity risk factors across similar healthcare systems, using data collected from the ERN-EuroBloodNet’s REDCap platform. Results From April 2020 to April 2023, 681 infections were recorded among 663 patients, of which 373 had transfusion-dependent thalassemia or non-transfusion-dependent thalassemia (TDT/NTDT), and 269 had sickle cell disease (SCD). SCD patients had a higher incidence of COVID-19 than those with TDT/NTDT (10.5 vs. 4.8 COVID/100 patients). Notably, 92% of the cases were mild, with neither age nor the specific RBCD affecting severity. The number of comorbidities, notably obesity and hypertension, that patients had prior to infection was associated with more severe COVID-19. During the infection, the presence of vaso-occlusive crises, acute chest syndrome, kidney failure, and ground-glass opacities on chest tomography scans were associated with a more severe clinical picture. The vaccination rate (32%) mirrored that of the general population and showed a protective effect against severe COVID-19. The observed mortality rate was 0.7%, aligning with Europe’s general population. Conclusion: SARS-CoV-2 infection in SCD and TDT/NTDT patients is mild and without higher mortality than the general population. The ERN-Eurobloodnet’s registry collaborative structure exemplifies the power of international cooperation in tackling rare diseases, especially during health emergencies
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».