Complications and severity of COVID-19 in patients with head and neck cancer (HNC): A COVID-19 and Cancer Consortium (CCC19) registry analysis.
Notice bibliographique
Résumé
6031 Background: Patients with cancer have worse outcomes from COVID-19 infection. However, the specific impact of COVID-19 on patients with head and neck cancer (HNC) is largely unknown. The COVID-19 and Cancer Consortium (CCC19) maintains an international registry (NCT04354701) aimed to investigate the clinical course and complications of COVID-19 in patients with cancer. Here, we report severity of COVID-19 and its complications among HNC patients. Methods: The CCC19 registry was queried for patients with HNC and laboratory confirmed SARS-CoV-2 infection. The co-primary outcomes were severity of COVID-19 illness on an ordinal scale (0: no complications; 1: hospitalized, no oxygen (O2); 2: hospitalized, required O2; 3: ICU admission; 4: mechanical ventilation (MV); 5: death), and severity of complications (mild, moderate, serious). The outcomes were further stratified by demographics, recent treatment (systemic vs local; surgery, radiation (RT) vs systemic), treatment intent (palliative vs curative), and cancer status (remission, responding, stable, progressing). Results: From March 2020 to December 2021, 356 HNC patients were identified. Median age was 65 (interquartile range 58-74), 29% were female, 56% were white, 67% were former or current smokers, 20% had a BMI >30, 15% had an ECOG performance status >2, and 57% had >2 comorbidities. 154 (43%) had no complications, 61 (17%) were hospitalized without O2, 135 (38%) were hospitalized with O2, 50 (14%) required ICU, 32 (9%) required MV, and 74 (21%) died. 88 (25%) had mild, 59 (17%) had moderate, and 132 (37%) had serious complications. 33% of patients who received systemic therapy and 30% who received RT within 3 mo prior to COVID-19 diagnosis died. Mortality was higher in patients receiving palliative when compared to curative intent treatment (44% vs 16%). In addition, 50% of patients with actively progressing cancer, and 45% who had serious complications died. Importantly, 37 (n=12 palliative systemic therapy and n=25 local therapy) patients had a treatment delay due to COVID-19 diagnosis. Conclusions: Our study is the largest cohort to date describing COVID-19 outcomes in HNC patients and suggest a high rate of mortality even in those receiving local and curative intent treatment. Variables stratified by COVID-19 severity. Note: Ordinal levels 3 and 4 not shown due to small case numbers. Characteristics Worst severity of COVID-19 illness 0(N=150)% 1(N=51)% 2(N=60)% 5(N=74)% Complication severityMildModerateSerious 8425<3 1037<10 <8278 <7845 ECOG>2 15 <10 19 52 Obesity (BMI >30) 49 10 25 10 SmokingNeverFormer/current 4938 1216 1419 1921 Treatment intentCurativePalliative 4825 1615 1915 1644 Treatment modalitySystemic therapyLocal therapy 3430 1910 1128 3327 Cancer statusRemission/NEDResponding/stableProgressing 503925 121814 1824<8 121650 Note: Ordinal levels 3 and 4 not shown due to small case number
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
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| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».