Adjunctive therapy for severe malaria: a review and critical appraisal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite recent efforts and successes in reducing the malaria burden globally, this infection still accounts for an estimated 212 million clinical cases, 2 million severe malaria cases, and approximately 429,000 deaths annually. Even with the routine use of effective anti-malarial drugs, the case fatality rate for severe malaria remains unacceptably high, with cerebral malaria being one of the most life-threatening complications. Up to one-third of cerebral malaria survivors are left with long-term cognitive and neurological deficits. From a population point of view, the decrease of malaria transmission may jeopardize the development of naturally acquired immunity against the infection, leading to fewer total cases, but potentially an increase in severe cases. The pathophysiology of severe and cerebral malaria is not completely understood, but both parasite and host determinants contribute to its onset and outcomes. Adjunctive therapy, based on modulating the host response to infection, could help to improve the outcomes achieved with specific anti-malarial therapy. RESULTS AND CONCLUSIONS: In the last decades, several interventions targeting different pathways have been tested. However, none of these strategies have demonstrated clear beneficial effects, and some have shown deleterious outcomes. This review aims to summarize evidence from clinical trials testing different adjunctive therapy for severe and cerebral malaria in humans. It also highlights some preclinical studies which have evaluated novel strategies and other candidate therapeutics that may be evaluated in future clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».