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Enregistrement W4401858832 · doi:10.22541/au.172462030.03839690/v1

COVID-19 in patients affected by red blood cell disorders, results from the European registry ERN-EuroBloodNet

2024· preprint· en· W4401858832 sur OpenAlexaff
Pablo Velasco, Soteroula Christou, Saveria Campisi, Maria A. Rodríguez-Sánchez, Sara Reidel, Santiago Pérez‐Hoyos, Miriam Mota, Irene Savvidou, Anna Rekleiti, Alessandra Di Salvo, Vincenzo Voi, Giovanni Battista Ferrero, Giorgia Mandrile, Carmen Maria Gaglioti, Elena Cela, Beatriz Ponce Salas, Eduardo J. Bardón-Cancho, Pagona Flevari, Ersi Voskaridou, Erfan NUR, Bart J. Biemond, Polyxeni Delaporta, David Beneitez Pastor, Anna Collado Gimbert, Anna Spasiano, Tatiana Besse‐Hammer, I. Lafiatis, Laurence Dedeken, Simona Raso, Anna Ruiz Llobet, Sabrina Bagnato, Veerle Labarque, Andreas Glenthøj, Giovan Battista Ruffo, Maria Elena Guerzoni, Kaoutar Hafraoui, Laura Pistoia, Rosamaria Rosso, Laura Tagliaferri, Paula González-Urdiales, Fleur Samantha Benghiat, Mariane de Montalembert, Maria José Teles, Anna Vanderfaeillie, Elisa Bertoni, Daniela Cuzzubbo, Christopher J. Saunders, E. Stiakaki, Ann L. Van de Velde, Michael D. Diamantidis, Jean‐Louis Kerkhoffs, Marisa Oliveira, Alessandra Quota, Roberta Russo, An Van Damme, María Argüello Marina, Mikael Lorite Reggiori, Anita W. Rijneveld, Alexis Rodríguez Gallego, Raffaella Colombatti, Achille Iolascon, Alì Taher, Béatrice Gulbis, Noémi Roy, Mañú Pereira Maria Manu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensHôpital Saint-Luc
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)PopulationThalassemiaInternal medicinePediatricsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseasePandemicMortality rateBlood transfusionInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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