Zakażenie COVID-19 u pacjentów otrzymujących terapię anty-CD20

Jest to retrospektywne badanie kohortowe porównujące pacjentów z nowo zdiagnozowaną infekcją COVID-19, wcześniej leczonych lekami anty-CD20 w chorobach, w tym zapaleniu naczyń lub nowotworach hematologicznych, którym podano osocze rekonwalescentów o wysokim mianie z podobnymi pacjentami otrzymującymi zwykłą opiekę, która nie obejmuje rekonwalescentów osocze.

Cele to:

1. Opisanie naturalnego przebiegu COVID-19 u pacjentów leczonych wcześniej lekami anty-CD20 z powodu chorób takich jak zapalenie naczyń i nowotwory układu krwiotwórczego. Hipoteza badaczy jest taka, że ​​u pacjentów, u których zachorowano na COVID-19 poprzedzone niedawną terapią anty-CD20, rozwija się przedłużony przebieg zakażenia COVID-19, którego nie poprawia sam remdesivir i środki immunomodulujące.
2. Kwantyfikacja ryzyka dla każdego wyniku wśród pacjentów z COVID-19 w zależności od czasu, w którym otrzymywali terapię anty-CD20. Hipoteza jest taka, że ​​pacjenci z COVID-19 mogą mniej reagować na terapię ukierunkowaną na COVID-19, jeśli anty-CD20 podano później (np. mniej niż 6 miesięcy) przed zarażeniem się COVID-19.
3. Porównanie wyników pacjentów z COVID-19, którzy otrzymywali leki anty-CD20 i byli leczeni lub nie leczeni osoczem rekonwalescencyjnym o wysokim mianie wystarczającym do osiągnięcia pasywnej serokonwersji. Hipoteza jest taka, że ​​pacjenci, którzy otrzymali lek anty-CD20 w ciągu ostatnich 6 miesięcy od rozpoznania COVID-19, mają zmniejszoną szansę na osiągnięcie pełnego wyzdrowienia bez uprzedniego osiągnięcia pasywnej serokonwersji SARS-CoV2.

Dane będą pobierane z rejestru danych, zbudowanego w środowisku elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR), automatycznego rejestrowania pacjentów na podstawie danych w elektronicznej dokumentacji medycznej i uzyskiwania odpowiednich metryk danych. Dane te są umieszczane w hurtowni danych co noc w procesie wyodrębniania, przekształcania i ładowania, używanym w ramach rutynowych operacji i zatwierdzanym w ramach rutynowej konserwacji. Definicje metryk w systemie rejestru obejmują walidację danych jako mieszczących się w określonych granicach na podstawie wpisu wartości EHR, aby zapobiec niezgodności wartości odstających z rozsądnymi danymi. Rejestr jest wbudowany w system dokumentacji medycznej i jest sprawdzany pod kątem spójności w ramach architektury i utrzymania EHR. Wszystkie dane są pobierane z elektronicznej dokumentacji medycznej Epic. Rozpoznania i procedury są kodowane za pomocą ICD-10-CM i SNOMED-CT, a dane laboratoryjne identyfikowane za pomocą odpowiednich kodów LOINC. Metryki oparte na regułach obliczają informacje demograficzne i oceny ryzyka, takie jak wskaźnik współzachorowalności Charlsona, jak wskazano w załączonym słowniku danych.

Analizy wyników zostaną poddane korekcie wyniku skłonności (PS) w celu uwzględnienia nielosowego wyboru leczenia. Najpierw badacze oszacują PS na podstawie wieloczynnikowej regresji logistycznej, w której predyktory otrzymania CP (w ciągu pierwszych 30 dni) są określane jako funkcja wyjściowych cech pacjenta. Model skłonności będzie obejmował wiek, płeć, rasę, wynik APACHE-3 i dodatkowe współzmienne bazowe wybrane a priori na podstawie istotności klinicznej. Wreszcie, porównanie wyników leczenia CP i braku CP zostanie skorygowane o różnice w linii bazowej poprzez włączenie PS (jako ograniczonej krzywej sześciennej w logitowym PS, aby umożliwić efekty nieliniowe) w modelu regresji wyników ze zmienną leczenia CP. Jako dodatkową technikę PS, pacjenci leczeni bez CP zostaną dopasowani do pacjentów, którzy otrzymali CP na podstawie grupy choroby (zapalenie naczyń lub nowotwór hematologiczny) i wyniku skłonności w granicach tolerancji 0,2 odchylenia standardowego logit-PS. Aby uniknąć błędu związanego z przeżyciem, proces dopasowywania będzie uwzględniał tylko kwalifikujące się kontrole, które były obserwowane tak długo lub dłużej niż czas do pierwszej transfuzji przypadku CP.

Oddzielne modele regresji logistycznej proporcjonalnych szans zostaną dopasowane do jednowymiarowego wyniku porządkowego WHO po 30 dniach i dla wielowymiarowych wyników wyniku po 30, 60 i 90 dniach (jako analiza powtarzanych pomiarów), ze statusem CP pacjentów, czasem, początkową wartością WHO wynik, a PS uwzględnione jako zmienne niezależne. Dni wolne od OIOM, zdefiniowane jako liczba dni żywych i wolnych od OIOM między rozpoczęciem badania a dniem 30 lub 90, zostaną obliczone i porównane między grupami z CP i bez CP przy użyciu regresji Poissona. Do tej analizy badacze początkowo rozpoczną badania u wszystkich pacjentów w momencie pozytywnego PCR w grupie bez CP. Kiedy pacjenci otrzymają pierwszą transfuzję, ich obserwacja bez CP zostanie skrócona, a ich obserwacja zostanie wznowiona w czasie zero w grupie CP. Badacze wykorzystają przesunięcie w modelu, aby uwzględnić różnicę w dniach obserwacji między dwiema grupami. Wreszcie, heterogeniczność leczenia zostanie zbadana pod kątem wcześniej określonych cech wyjściowych (np. czas od anty-CD20, płeć, rasa) poprzez przetestowanie interakcji leczenia według współzmiennych w modelach wyników. Czas od anty-CD20 będzie analizowany jako zmienna ciągła z wykorzystaniem rozszerzonej kohorty w celu uwzględnienia szerszego zakresu czasu (w ciągu 3 lat). Badacze zbadają również związek między czasem, jaki upłynął od zastosowania anty-CD20 a wynikami badania, niezależnie od leczenia osoczem. Ponownie, czas będzie rozpatrywany na kontinuum i elastycznie modelowany za pomocą splajnów regresji, aby umożliwić nieliniowe relacje z wynikiem.

Analizy wrażliwości:

Stratyfikacja według kategorii choroby (zapalenie naczyń vs. nowotwory hematologiczne) i stratyfikacja według miana przeciwciał, osiągniętej serokonwersji, czasu (od początkowego dodatniego PCR) podania osocza.