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Enregistrement W3027309074 · doi:10.1503/cmaj.200642

Efficacy and safety of convalescent plasma for severe COVID-19 based on evidence in other severe respiratory viral infections: a systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3027309074 sur OpenAlexaffvenue
Niveditha Devasenapathy, Zhikang Ye, Mark Loeb, Fang Fang, Borna Tadayon Najafabadi, Yingqi Xiao, Rachel Couban, Philippe Bégin, Gordon Guyatt

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésMedicineMeta-analysisConfidence intervalOdds ratioRandomized controlled trialInternal medicineRelative riskIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>BACKGROUND:</h3> The safety and efficacy of convalescent plasma in severe coronavirus disease 2019 (COVID-19) remain uncertain. To support a guideline on COVID-19 management, we conducted a systematic review and meta-analysis of convalescent plasma in COVID-19 and other severe respiratory viral infections. <h3>METHODS:</h3> In March 2020, we searched international and Chinese biomedical literature databases, clinical trial registries and prepublication sources for randomized controlled trials (RCTs) and nonrandomized studies comparing patients receiving and not receiving convalescent plasma. We included patients with acute coronavirus, influenza and Ebola virus infections. We conducted a meta-analysis using random-effects models and assessed the quality of evidence using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach. <h3>RESULTS:</h3> Of 1099 unique records, 6 studies were eligible, and none of these included patients with COVID-19. One nonrandomized study (<i>n</i> = 40) on convalescent plasma in severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV) provided uninformative results regarding mortality (relative risk [RR] 0.10, 95% confidence interval [CI] CI 0.01 to 1.70). Pooled estimates from 4 RCTs on influenza (<i>n</i> = 572) showed no convincing effects on deaths (4 RCTs, RR 0.94, 95% CI 0.49 to 1.81), complete recovery (2 RCTs, odds ratio 1.04, 95% CI 0.69 to 1.64) or length of stay (3 RCTs, mean difference −1.62, 95% CI −3.82 to 0.58, d). The quality of evidence was very low for all efficacy outcomes. Convalescent plasma caused few or no serious adverse events in influenza RCTs (RR 0.85, 95% CI 0.56 to 1.29, low-quality evidence). <h3>INTERPRETATION:</h3> Studies of non-COVID-19 severe respiratory viral infections provide indirect, very low-quality evidence that raises the possibility that convalescent plasma has minimal or no benefit in the treatment of COVID-19 and low-quality evidence that it does not cause serious adverse events.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations101
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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