ABSTRACT
[Formula presented] [Formula presented] Fig. 1. Impact des anti-CD20 sur le risque de COVID-19 severeCopyright © 2023
ABSTRACT
Introduction Les traitements anti-CD20 (rituximab-ocrelizumab) sont associés à une augmentation du risque de formes sévères de COVID-19 chez les patients vivants avec une sclérose en plaques (pvSEP), mais on ignore si cette association est due à un biais de confusion en lien avec le handicap neurologique préexistant et si l'impact de ces traitements dépend ou non de la forme progressive ou récurrente-rémittente de la maladie. L'objectif était d'évaluer l'impact des thérapies anti-CD20 sur la sévérité du COVID-19 chez les patients atteints de SEP rémittentes (pvSEP-R) et progressive (pvSEP-P), au sein de la cohorte rétrospective COVISEP (pvSEP avec COVID-19). Méthodes Les critères d'inclusion étaient : pvSEP;COVID-19;traitement de fond de haute efficacité (fingolimod-natalizumab-rituximab-ocrelizumab) pour les pvSEP-R;âge<70 ans et score EDSS≤8 pour les pvSEP-P (ces caractéristiques correspondent au profil des pvSEP-R et pvSEP-P susceptibles de recevoir un traitement anti-CD20). L'impact des anti-CD20 sur la sévérité du COVID-19 (≥hospitalisation avec oxygénothérapie) a été évalué séparément chez pvSEP-R et pvSEP-P par régression logistique pondérée par score de propension. Des analyses en sous-groupes prévues a priori ont été réalisées selon le statut vaccinal, le sexe, le score EDSS et l'âge. Résultats Au total, 971 pvSEP-R (43 % sous anti-CD20) et 429 pvSEP-P (52,7 % sous anti-CD20) ont été analysés. Chez les pvSEP-R, les anti-CD20 étaient associés à un surrisque de COVID-19 sévère (OR 5,29 IC95% [2,81;9,95]), retrouvé aussi chez les patients vaccinés (8,74 [1,12;68,23]). Chez les pvSEP-P, les anti-CD20 n'était pas associés au COVID-19 sévère (1,28 [0,76;2,15]). Dans les analyses en sous-groupe chez les pvSEP-P, le surrisque était retrouvé chez les pvSEP-P avec EDSS <6 (3,89 [1,39;10,9]) et <54 ans (3.00 [1,14;7,94]) (figure 1). Conclusion Les anti-CD20 augmentent le risque de COVID-19 sévère chez les pvSEP-R, y compris chez les patients vaccinés. En revanche, ces traitements ne sont pas associés à un surrisque de COVID-19 sévère chez les patients pvSEP-P. Le handicap neurologique et l'âge interagissent négativement avec l'exposition aux anti-CD20 sur le risque de COVID-19 sévère chez les pvSEP-P. Mots clés Sclérose en plaques , COVID-19 , Traitement anti-CD20 Déclaration de liens d'intérêts E Januel rapporte le remboursement de frais d'inscription en congrès, de voyage et d'hébergement par Sanofi Genzyme, aucun en rapport avec le présent travail. C. Louapre a reçu des fonds de voyage et/ou des honoraires de conférencier de Biogen, Novartis, Roche, Sanofi, Teva et Merck Serono, aucun en rapport avec le présent travail. C. Papeix a reçu des fonds de voyage et/ou des honoraires de conférencier de Novartis, Biogen, Teva, Roche, Merck et Biogen Idec, aucun en rapport avec le présent travail. Les autres auteurs ne signalent aucun conflit d'intérêt.
ABSTRACT
Introduction Prédire le devenir des patients gravement malades hospitalisés en unité de soins intensifs (USI) et atteints de la maladie du coronavirus 19 (COVID-19) est un défi majeur pour éviter les séjours futiles et prolongés en USI. L'objectif de cette recherche était de développer des modèles de prédictifs de la survie à 90 jours applicable à ce type de patients à différents moments de leur séjour en USI. Methodes Sur la base de la cohorte nationale multicentrique COVID-ICU, qui a recueilli de manière prospective les caractéristiques, la prise en charge et le devenir des patients atteints de COVID-19 et hospitalisés en USI pendant la première vague de la pandémie, nous avons utilisé un algorithme d'apprentissage automatique (eXtreme Gradient Boosting) pour développer des modèles destinés à prédire la mortalité à 90 jours à l'aide d'informations recueillies à J1, J7 ou J14 du séjour du patient, en tenant compte des données manquantes (que ce soit pendant l'estimation, ou lors de l'utilisation de ces modèles sur de nouveaux individus). Ces modèles ont été évalués par une double validation interne (bootstrap et échantillon de validation) et l'estimation de l'aire sous la courbe ROC, la courbe de calibration, et le score de Brier. Resultats Les scores Survival Of Severely Ill COVID (SOSIC)-1, SOSIC-7 et SOSIC-14 ont été construits et validés avec 4244, 2877 et 1349 patients respectivement. Dans l’échantillon de validation, l'aire sous la courbe ROC de SOSIC-7 était légèrement supérieure (0,80 [0,74-0,86]) à celles de SOSIC-1 (0,76 [0,71-0,81]) et de SOSIC-14 (0,76 [0,68-0,83]). SOSIC-1 et SOSIC-7 présentaient d'excellentes courbes de calibration, avec des scores de Brier similaires pour les trois modèles. Conclusion Les scores SOSIC-1, -7 et -14 ont globalement montré une bonne capacité discriminante et une bonne calibration. D'autres études sont maintenant nécessaires pour évaluer la validité externe de ces scores dans des cohortes plus récentes de patients hospitalisés en USI. L'application web disponible publiquement (sosic.shinyapps.io/shiny) devrait faciliter cet objectif. Légende de la figure : Calibration et discrimination des scores SOSIC-1, SOSIC-7, and SOSIC-14 dans l’échantillon de validation Mots clés Syndrome de détresse respiratoire aiguë ;COVID-19 ;Score prédictif Déclaration de liens d'intérêts Les auteurs n'ont pas précisé leurs éventuels liens d'intérêts