Delivering Benefits at Speed Through Real-World Repurposing of Off-Patent Drugs: The COVID-19 Pandemic as a Case in Point
Notice bibliographique
Résumé
Real-world drug repurposing-the immediate "off-label" prescribing of drugs to address urgent clinical needs-is a widely overlooked opportunity. Off-label prescribing (ie, for a nonapproved indication) is legal in most countries and tends to shift the burden of liability and cost to physicians and patients, respectively. Nevertheless, health crises may mean that real-world repurposing is the only realistic source for solutions. Optimal real-world repurposing requires a track record of safety, affordability, and access for drug candidates. Although thousands of such drugs are already available, there is no central repository of off-label uses to facilitate immediate identification and selection of potentially useful interventions during public health crises. Using the current coronavirus disease (COVID-19) pandemic as an example, we provide a glimpse of the extensive literature that supports the rationale behind six generic drugs, in four classes, all of which are affordable, supported by decades of safety data, and targeted toward the underlying pathophysiology that makes COVID-19 so deadly. This paper briefly summarizes why cimetidine or famotidine, dipyridamole, fenofibrate or bezafibrate, and sildenafil citrate are worth considering for patients with COVID-19. Clinical trials to assess efficacy are already underway for famotidine, dipyridamole, and sildenafil, and further trials of all these agents will be important in due course. These examples also reveal the unlimited opportunity to future-proof our health care systems by proactively mining, synthesizing, cataloging, and evaluating the off-label treatment opportunities of thousands of safe, well-established, and affordable generic drugs.
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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 | 0,025 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,017 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».