Early Safety Indicators of COVID-19 Convalescent Plasma in 5,000 Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Convalescent plasma is the only antibody based therapy currently available for COVID-19 patients. It has robust historical precedence and sound biological plausibility. Although promising, convalescent plasma has not yet been shown to be safe as a treatment for COVID-19. METHODS: Thus, we analyzed key safety metrics after transfusion of ABO-compatible human COVID-19 convalescent plasma in 5,000 hospitalized adults with severe or life threatening COVID-19, with 66% in the intensive care unit, as part of the US FDA Expanded Access Program for COVID-19 convalescent plasma. RESULTS: The incidence of all serious adverse events (SAEs) in the first four hours after transfusion was <1%, including mortality rate (0.3%). Of the 36 reported SAEs, there were 25 reported incidences of related SAEs, including mortality (n=4), transfusion-associated circulatory overload (TACO; n=7), transfusion-related acute lung injury (TRALI; n=11), and severe allergic transfusion reactions (n=3). However, only 2 (of 36) SAEs were judged as definitely related to the convalescent plasma transfusion by the treating physician. The seven-day mortality rate was 14.9%. CONCLUSION: Given the deadly nature of COVID-19 and the large population of critically-ill patients included in these analyses, the mortality rate does not appear excessive. These early indicators suggest that transfusion of convalescent plasma is safe in hospitalized patients with COVID-19.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».