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Enregistrement W3012781317 · doi:10.1101/2020.03.19.20039008

Effectiveness and safety of antiviral or antibody treatments for coronavirus

2020· preprint· en· W3012781317 sur OpenAlexfundno aff
Patricia Rios, Amruta Radhakrishnan, Jesmin Antony, Sonia Thomas, Matthew Muller, Sharon E. Straus, Andrea C. Tricco

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRibavirinInternal medicineCohort studyMiddle East respiratory syndrome coronavirusClinical trialEpidemiologyRetrospective cohort studyPediatricsVirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VirusInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background To identify safe and effective medical countermeasures (e.g., antivirals/antibodies) to address the current outbreak of a novel coronavirus (COVID-19) Methods Comprehensive literature searches were developed by an experienced librarian for MEDLINE, EMBASE, the Cochrane Library, and biorxiv.org/medrxiv.org; additional searches for ongoing trials and unpublished studies were conducted in clinicaltrials.gov and the Global Infectious Diseases and Epidemiology Network (GIDEON). Title/abstract and full-text screening, data abstraction, and risk of bias appraisal were carried out by single reviewers. Results 54 studies were included in the review: three controlled trials, 10 cohort studies, seven retrospective medical record/database studies, and 34 case reports or series. These studies included patients with severe acute respiratory syndrome (SARs, n=33), middle east respiratory syndrome (MERS, n=16), COVID-19 (n=3), and unspecified coronavirus (n=2). The most common treatment was ribavirin (n=41), followed by oseltamivir (n=10) and the combination of lopinavir/ritonavir (n=7). Additional therapies included broad spectrum antibiotics (n=30), steroids (n=39) or various interferons (n=12). No eligible studies examining monoclonal antibodies for COVID-19 were identified. One trial found that ribavirin prophylactic treatment statistically significantly reduced risk of MERS infection in people who had been exposed to the virus. Of the 21 studies reporting rates of ICU admission in hospitalized SARS or MERS patients, none reported statistically significant results in favour of or against antiviral therapies. Of the 40 studies reporting mortality rates in hospitalized SARS or MERS patients, one cohort study (MERS) and one retrospective study (SARS) found a statistically significant increase in the mortality rate for patients treated with ribavirin. Eighteen studies reported potential drug-related adverse effects including gastrointestinal symptoms, anemia, and altered liver function in patients receiving ribavirin. Conclusion The current evidence for the effectiveness and safety of antiviral therapies for coronavirus is inconclusive and suffers from a lack of well-designed prospective trials or observational studies, preventing any treatment recommendations from being made. However, it is clear that the existing body of evidence is weighted heavily towards ribavirin (41/54 studies), which has not shown conclusive evidence of effectiveness and may cause harmful adverse events so future investigations may consider focusing on other candidates for antiviral therapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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