Effect of various treatment modalities on the novel coronavirus (nCOV-2019) infection in humans: a systematic review & meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and aim Several therapeutic agents have been investigated for the treatment of novel Coronavirus-2019 (nCOV-2019). We aimed to conduct a systematic review and meta-analysis to assess the effect of various treatment modalities in nCOV-2019 patients. Methods An extensive literature search was conducted before 22 May 2020 in PubMed, Google Scholar, Cochrane library databases. Quality assessment was performed using Newcastle Ottawa Scale. A fixed-effect model was applied if I 2 <50%, else the results were combined using random-effect model. Risk Ratio (RR) or Standardized Mean Difference (SMD) along-with 95% Confidence Interval (95%CI) were used to pool the results. Between study heterogeneity was explored using influence and sensitivity analyses & publication bias was assessed using funnel plots. Entire statistical analysis was conducted in R version 3.6.2. Results Eighty-one studies involving 44 in vitro and 37 clinical studies including 8662 nCOV-2019 patients were included in the review. Lopinavir-Ritonavir compared to controls was significantly associated with shorter mean time to clinical improvement (SMD -0.32; 95%CI -0.57 to -0.06) and Remdesivir compared to placebo was significantly associated with better overall clinical improvement (RR 1.17; 95%CI 1.07 to 1.29). Hydroxychloroquine was associated with less overall clinical improvement (RR 0.88; 95%CI 0.79 to 0.98) and longer time to clinical improvement (SMD 0.64; 95%CI 0.33 to 0.94), It additionally had higher all-cause mortality (RR 1.6; 95%CI 1.26 to 2.03) and more total adverse events (RR 1.84; 95% CI 1.58 to 2.13). Conclusion Our meta-analysis suggests that except in vitro studies, no treatment till now has shown clear-cut benefit on nCOV-2019 patients. Lopinavir-Ritonavir and Remdesivir have shown some benefits in terms less time to clinical improvement and better overall clinical improvement. Hydroxychloroquine use has a risk of higher mortality and adverse events. Results from upcoming large clinical trials must be awaited to draw any profound conclusions.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».