Abstract Accurate short-term predictions of COVID-19 cases with empirical models allow Health Officials to prepare for hospital contingencies in a two–three week window given the delay between case reporting and the admission of patients in a hospital. We investigate the ability of Gompertz-type empiric models to provide accurate prediction up to two and three weeks to give a large window of preparation in case of a surge in virus transmission. We investigate the stability of the prediction and its accuracy using bi-weekly predictions during the last trimester of 2020 and 2021. Using data from 2020, we show that understanding and correcting for the daily reporting structure of cases in the different countries is key to accomplish accurate predictions. Furthermore, we found that filtering out predictions that are highly unstable to changes in the parameters of the model, which are roughly 20%, reduces strongly the number of predictions that are way-off. The method is then tested for robustness with data from 2021. We found that, for this data, only 1–2% of the one-week predictions were off by more than 50%. This increased to 3% for two-week predictions, and only for three-week predictions it reached 10%.

Abstract Accurate short-term prediction of Covid19 cases with empirical models allow Health Officials to prepare for hospital contingencies in a two-three week window given the delay between case reporting and the admission of patients in a hospital. We investigate the ability of Gompertz-type empiric models to provide accurate prediction up to two and three weeks to give a large window of preparation in case of a surge in virus transmission. We investigate the stability of the prediction and its accuracy using bi-weekly predictions during the last trimester of 2020 and 2021. Using data from 2020, we show that understanding and correcting for the daily reporting structure of cases in the different countries is key to accomplish accurate predictions. Furthermore, we found that filtering out predictions that are highly unstable to changes in the parameters of the model, which are roughly 20%, reduces strongly the number of predictions that are way-off. The method is then tested for robustness with data from 2021. We found that, for this data, only 1-2% of the one-week predictions were off by more than 50%. This increased to 3% for two-week predictions, and only for three-week predictions it reached 10%.

Background: The COVID-19 pandemic affected cancer screening, diagnosis and treatments. Many surgeries were substituted with bridging therapies during the initial lockdown, yet consideration of treatment side effects and their management was not a priority. Objectives: To examine how the changing social restrictions imposed by the pandemic affected incidence and trends of endocrine treatment prescriptions in newly diagnosed (incident) breast and prostate cancer patients and, secondarily, endocrine treatment-related outcomes (including bisphosphonate prescriptions, osteopenia and osteoporosis), in UK clinical practice from March 2020 to June 2022. Design: Population-based cohort study using UK primary care Clinical Practice Research Datalink GOLD database. Methods: There were 13,701 newly diagnosed breast cancer patients and 12,221 prostate cancer patients with ⩾1-year data availability since diagnosis between January 2017 and June 2022. Incidence rates (IR) and incidence rate ratios (IRR) were calculated across multiple time periods before and after lockdown to examine the impact of changing social restrictions on endocrine treatments and treatment-related outcomes, including osteopenia, osteoporosis and bisphosphonate prescriptions. Results: In breast cancer patients, aromatase inhibitor (AI) prescriptions increased during lockdown versus pre-pandemic [IRR: 1.22 (95% confidence interval (CI): 1.11–1.34)], followed by a decrease post-first lockdown [IRR: 0.79 (95% CI: 0.69–0.89)]. In prostate cancer patients, first-generation antiandrogen prescriptions increased versus pre-pandemic [IRR: 1.23 (95% CI: 1.08–1.4)]. For breast cancer patients on AIs, diagnoses of osteopenia, osteoporosis and bisphosphonate prescriptions were reduced across all lockdown periods versus pre-pandemic (IRR range: 0.31–0.62). Conclusion: During the first 2 years of the pandemic, newly diagnosed breast and prostate cancer patients were prescribed more endocrine treatments compared to pre-pandemic due to restrictions on hospital procedures replacing surgeries with bridging therapies. But breast cancer patients had fewer diagnoses of osteopenia and osteoporosis and bisphosphonate prescriptions. These patients should be followed up in the coming years for signs of bone thinning. Evidence of poorer management of treatment-related side effects will help assess resource allocation for patients at high risk for bone-related complications.

Multiple treatment options are recommended for Systemic Lupus Erythematosus (SLE) by clinical guidelines. This study aimed to explore SLE treatment patterns as there is limited real-world data of SLE medication utilisation, especially in childhood-onset SLE (cSLE).

Abstract Sclerostin inhibitors protect against osteoporotic fractures, but their cardiovascular safety remains unclear. We conducted a cis -Mendelian randomisation analysis to estimate the causal effect of sclerostin levels on cardiovascular risk factors. We meta-analysed three GWAS of sclerostin levels including 49,568 Europeans and selected 2 SNPs to be used as instruments. We included heel bone mineral density and hip fracture risk as positive control outcomes. Public GWAS and UK Biobank patient-level data were used for the study outcomes, which include cardiovascular events, risk factors, and biomarkers. Lower sclerostin levels were associated with higher bone mineral density and 85% reduction in hip fracture risk. However, genetically predicted lower sclerostin levels led to 25–85% excess coronary artery disease risk, 40% to 60% increased risk of type 2 diabetes, and worse cardiovascular biomarkers values, including higher triglycerides, and decreased HDL cholesterol levels. Results also suggest a potential (but borderline) association with increased risk of myocardial infarction. Our study provides genetic evidence of a causal relationship between reduced levels of sclerostin and improved bone health and fracture protection, but increased risk of cardiovascular events and risk factors.