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Enregistrement W3029328565 · doi:10.1101/2020.05.24.20111799

Effect of various treatment modalities on the novel coronavirus (nCOV-2019) infection in humans: a systematic review & meta-analysis

2020· review· en· W3029328565 sur OpenAlexaboutno aff
Shubham Misra, Manabesh Nath, Vijay Hadda, Deepti Vibha

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLopinavirMedicineMeta-analysisConfidence intervalStrictly standardized mean differenceRelative riskCochrane LibraryInternal medicinePublication biasHydroxychloroquinePlaceboClinical trialCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,038
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,331
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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