Efficacy and safety of corticosteroids in COVID-19 based on evidence for COVID-19, other coronavirus infections, influenza, community-acquired pneumonia and acute respiratory distress syndrome: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Very little direct evidence exists on use of corticosteroids in patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19). Indirect evidence from related conditions must therefore inform inferences regarding benefits and harms. To support a guideline for managing COVID-19, we conducted systematic reviews examining the impact of corticosteroids in COVID-19 and related severe acute respiratory illnesses. METHODS: We searched standard international and Chinese biomedical literature databases and prepublication sources for randomized controlled trials (RCTs) and observational studies comparing corticosteroids versus no corticosteroids in patients with COVID-19, severe acute respiratory syndrome (SARS) or Middle East respiratory syndrome (MERS). For acute respiratory distress syndrome (ARDS), influenza and community-acquired pneumonia (CAP), we updated the most recent rigorous systematic review. We conducted random-effects meta-analyses to pool relative risks and then used baseline risk in patients with COVID-19 to generate absolute effects. RESULTS: In ARDS, according to 1 small cohort study in patients with COVID-19 and 7 RCTs in non-COVID-19 populations (risk ratio [RR] 0.72, 95% confidence interval [CI] 0.55 to 0.93, mean difference 17.3% fewer; low-quality evidence), corticosteroids may reduce mortality. In patients with severe COVID-19 but without ARDS, direct evidence from 2 observational studies provided very low-quality evidence of an increase in mortality with corticosteroids (hazard ratio [HR] 2.30, 95% CI 1.00 to 5.29, mean difference 11.9% more), as did observational data from influenza studies. Observational data from SARS and MERS studies provided very low-quality evidence of a small or no reduction in mortality. Randomized controlled trials in CAP suggest that corticosteroids may reduce mortality (RR 0.70, 95% CI 0.50 to 0.98, 3.1% lower; very low-quality evidence), and may increase hyperglycemia. INTERPRETATION: Corticosteroids may reduce mortality for patients with COVID-19 and ARDS. For patients with severe COVID-19 but without ARDS, evidence regarding benefit from different bodies of evidence is inconsistent and of very low quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,346 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».