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 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 | 0,016 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».