抗CD20療法を受けている患者におけるCOVID-19感染

これは、新たに COVID-19 感染症と診断され、以前に血管炎や血液悪性腫瘍などの疾患に対して抗 CD20 薬で治療され、高力価の回復期血漿を投与された患者と、回復期を含まない通常の治療を受けている同様の患者を比較するレトロスペクティブ コホート研究です。プラズマ。

目標は次のとおりです。

1. 血管炎や血液悪性腫瘍などの疾患に対して抗 CD20 薬で以前に治療された患者における COVID-19 の自然経過を説明すること。 研究者らの仮説は、最近の抗 CD20 療法の前に COVID-19 に感染した患者は、レムデシビルと免疫調節剤だけでは改善されない COVID-19 感染の長期化するというものです。
2. 抗 CD20 療法を受けた時間に応じて、COVID-19 患者の各アウトカムのリスクを定量化すること。 仮説は、COVID-19 に感染する前に抗 CD20 がより最近 (例えば、6 か月未満) に投与された場合、COVID-19 患者は COVID-19 に向けられた治療に対する反応性が低い可能性があるというものです。
3. 抗CD20薬を投与され、受動的セロコンバージョンに達するのに十分な高力価の回復期血漿で治療されているかどうかにかかわらず、COVID-19患者の転帰を比較すること。 仮説は、COVID-19 と診断されてから 6 か月以内に抗 CD20 薬を投与された患者は、最初に受動的な SARS-CoV2 セロコンバージョンに到達することなく完全に回復する可能性が低いというものです。

データは、電子医療記録 (EHR) 環境に構築されたデータ レジストリから抽出され、電子医療記録のデータに基づいて被験者を自動的に記録し、関連するデータ メトリックを抽出します。 これは、日常業務の一部として使用され、定期保守の一部として検証される、抽出、変換、ロード プロセスを介して毎晩データ マートに入れられます。 レジストリ システムのメトリック定義には、EHR 値の入力に基づいて定義された制限内にあるデータの検証が含まれ、妥当なデータと矛盾する外れ値を防止します。 レジストリは医療記録システムに組み込まれており、EHR アーキテクチャとメンテナンスの一環として整合性がチェックされます。 すべてのデータは Epic 電子カルテから抽出されます。 診断と手順は、ICD-10-CM と SNOMED-CT を使用してコード化され、検査データは適切な LOINC コードを使用して識別されます。 ルール ベースのメトリックは、添付のデータ ディクショナリに示されているように、チャールソン併存疾患指数などの人口統計情報とリスク スコアを計算します。

結果分析は、非ランダムな治療選択を説明する傾向スコア (PS) 調整の対象となります。 最初に、研究者は多変量ロジスティック回帰から PS を推定します。この回帰では、CP (最初の 30 日以内) の予測因子が患者のベースライン特性の関数として決定されます。 傾向モデルには、年齢、性別、人種、APACHE-3 スコア、および臨床的関連性に基づいてアプリオリに選択された追加のベースライン共変量が含まれます。 最後に、CP 治療変数を使用した結果回帰モデルに PS (非線形効果を可能にするためのロジット PS の制限された 3 次スプラインとして) を含めることにより、CP 治療結果と非 CP 治療結果の比較をベースラインの違いに合わせて調整します。 追加の PS 技術として、CP なしで治療された患者は、ロジット PS の 0.2 標準偏差の許容範囲内で疾患グループ (血管炎または血液悪性腫瘍) および傾向スコアに基づいて CP を受けた患者と照合されます。 生存バイアスを回避するために、マッチング プロセスでは、CP 症例の最初の輸血までの時間と同じかそれ以上追跡された適格なコントロールのみが考慮されます。

個別の比例オッズ ロジスティック回帰モデルは、患者の CP 状態、時間、ベースライン WHO を使用して、30 日の単変量 WHO 順序アウトカム スコアと、30、60、および 90 日の多変量アウトカム スコア (反復測定分析として) に適合します。スコア、および独立変数として含まれる PS。 研究登録から30日目または90日目までの間の生きていてICUのない日数として定義されるICUなしの日数を計算し、ポアソン回帰を使用してCPグループとCPなしグループの間で比較します。 この分析では、治験責任医師は最初に、CP なしのグループで PCR 陽性の時点ですべての患者を開始します。 患者が最初の輸血を受けると、非 CP フォローアップは切り捨てられ、CP グループでは時間ゼロでフォローアップが再開されます。 研究者は、モデルのオフセットを使用して、2 つのグループ間の観察日の違いを考慮します。 最後に、結果モデルで治療と共変量の相互作用をテストすることにより、事前に指定されたベースライン特性 (抗 CD20、性別、人種など) について治療の不均一性を調査します。 抗CD20以降の時間は、より広い範囲の時間（3年以内）を考慮するために、拡張コホートを使用して連続変数として分析されます。 研究者は、プラズマ治療に関係なく、抗CD20使用からの時間と研究結果との関連も調べます。 繰り返しますが、時間は連続体で考慮され、回帰スプラインを使用して柔軟にモデル化され、結果との非線形関係が可能になります。

感度分析:

疾患のカテゴリー（血管炎対血液悪性腫瘍）による層別化、および抗体の力価、セロコンバージョンの達成、血漿が投与された時間（最初の陽性PCRから）による層別化。