Successful treatment of prolonged COVID-19 with remdesivir and nirmatrelvir/ritonavir in a patient with a history of diffuse large B-cell lymphoma: a case report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunocompromised individuals, such as those affected by and treated for hematological malignancies, face a higher risk of prolonged SARS-CoV-2 infection. Increased disease risk is further compounded by limited treatment options. Currently, approved antiviral monotherapies against COVID-19 include remdesivir (Veklury) and nirmatrelvir/ritonavir (Paxlovid) which have stringent recommended prescribing windows within 7 and 5 days of symptom onset, respectively. Furthermore, these two antiviral therapies are approved for treatment lengths of 3 (remdesivir) and 5 days (Paxlovid). CASE PRESENTATION: Herein, we describe the successful treatment of prolonged COVID-19 in a patient with a history of diffuse large B-cell lymphoma with an extended combination therapy; remdesivir and nirmatrelvir/ritonavir. The patient presented with symptomatic COVID-19 that was unsuccessfully treated with a 10-day course of remdesivir. After 2 months of symptomatic infection, the patient was treated with remdesivir in combination with nirmatrelvir/ritonavir for 10 days, which quickly resolved the cough and cleared viral load. CONCLUSION: Our case highlights the efficacy of administrating a combination treatment of remdesivir and nirmatrelvir/ritonavir outside recommended guidelines for the treatment of persistent COVID-19 infection in an immunocompromised individual. High-quality studies evaluating the usefulness of this combinatory therapy as a longer-course treatment in patients with neoplasms is warranted.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».