Development of a Prediction Model for COVID-19 Acute Respiratory Distress Syndrome in Patients With Rheumatic Diseases: Results From the Global Rheumatology Alliance Registry. - Université de Lille Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue ACR Open Rheumatology Année : 2022

Development of a Prediction Model for COVID-19 Acute Respiratory Distress Syndrome in Patients With Rheumatic Diseases: Results From the Global Rheumatology Alliance Registry.

Z. Izadi
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M. A. Gianfrancesco
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A. Aguirre
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A. Strangfeld
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E. F. Mateus
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K. L. Hyrich
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L. Gossec
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L. Carmona
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S. Lawson-Tovey
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L. Kearsley-Fleet
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M. Schaefer
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A. M. Seet
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G. Schmajuk
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L. Jacobsohn
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P. Katz
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S. Rush
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S. Al-Emadi
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J. A. Sparks
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T. Y. Hsu
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N. J. Patel
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L. Wise
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E. Gilbert
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A. Duarte-García
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M. O. Valenzuela-Almada
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M. F. Ugarte-Gil
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S. L. E. Ribeiro
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A. de Oliveira Marinho
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L. D. de Azevedo Valadares
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D. D. Giuseppe
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R. Hasseli
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J. G. Richter
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A. Pfeil
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T. Schmeiser
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C. A. Isnardi
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A. A. Reyes Torres
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G. Alle
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V. Saurit
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A. Zanetti
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G. Carrara
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T. Barnetche
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M. Herasse
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S. Plassart
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M. J. Santos
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A. M. Rodrigues
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P. C. Robinson
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P. M. Machado
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E. Sirotich
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J. W. Liew
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J. S. Hausmann
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P. Sufka
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R. Grainger
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S. Bhana
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W. Costello
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Z. S. Wallace
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J. Yazdany
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Résumé

Objective Some patients with rheumatic diseases might be at higher risk for coronavirus disease 2019 (COVID-19) acute respiratory distress syndrome (ARDS). We aimed to develop a prediction model for COVID-19 ARDS in this population and to create a simple risk score calculator for use in clinical settings. Methods Data were derived from the COVID-19 Global Rheumatology Alliance Registry from March 24, 2020, to May 12, 2021. Seven machine learning classifiers were trained on ARDS outcomes using 83 variables obtained at COVID-19 diagnosis. Predictive performance was assessed in a US test set and was validated in patients from four countries with independent registries using area under the curve (AUC), accuracy, sensitivity, and specificity. A simple risk score calculator was developed using a regression model incorporating the most influential predictors from the best performing classifier. Results The study included 8633 patients from 74 countries, of whom 523 (6%) had ARDS. Gradient boosting had the highest mean AUC (0.78; 95% confidence interval [CI]: 0.67-0.88) and was considered the top performing classifier. Ten predictors were identified as key risk factors and were included in a regression model. The regression model that predicted ARDS with 71% (95% CI: 61%-83%) sensitivity in the test set, and with sensitivities ranging from 61% to 80% in countries with independent registries, was used to develop the risk score calculator. Conclusion We were able to predict ARDS with good sensitivity using information readily available at COVID-19 diagnosis. The proposed risk score calculator has the potential to guide risk stratification for treatments, such as monoclonal antibodies, that have potential to reduce COVID-19 disease progression.
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hal-04387766 , version 1 (11-01-2024)

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Citer

Z. Izadi, M. A. Gianfrancesco, A. Aguirre, A. Strangfeld, E. F. Mateus, et al.. Development of a Prediction Model for COVID-19 Acute Respiratory Distress Syndrome in Patients With Rheumatic Diseases: Results From the Global Rheumatology Alliance Registry.. ACR Open Rheumatology, 2022, ACR Open Rheumatology, 4 (10), pp.872-882. ⟨10.1002/acr2.11481⟩. ⟨hal-04387766⟩

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