Guidelines for the pharmacological treatment of COVID-19. The task force/consensus guideline of the Brazilian Association of Intensive Care Medicine, the Brazilian Society of Infectious Diseases and the Brazilian Society of Pulmonology and Tisiology
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Different therapies are currently used, considered, or proposed for the treatment of COVID-19; for many of those therapies, no appropriate assessment of effectiveness and safety was performed. This document aims to provide scientifically available evidence-based information in a transparent interpretation, to subsidize decisions related to the pharmacological therapy of COVID-19 in Brazil. METHODS: A group of 27 experts and methodologists integrated a task-force formed by professionals from the Brazilian Association of Intensive Care Medicine (Associação de Medicina Intensiva Brasileira - AMIB), the Brazilian Society of Infectious Diseases (Sociedad Brasileira de Infectologia - SBI) and the Brazilian Society of Pulmonology and Tisiology (Sociedade Brasileira de Pneumologia e Tisiologia - SBPT). Rapid systematic reviews, updated on April 28, 2020, were conducted. The assessment of the quality of evidence and the development of recommendations followed the GRADE system. The recommendations were written on May 5, 8, and 13, 2020. RESULTS: Eleven recommendations were issued based on low or very-low level evidence. We do not recommend the routine use of hydroxychloroquine, chloroquine, azithromycin, lopinavir/ritonavir, corticosteroids, or tocilizumab for the treatment of COVID-19. Prophylactic heparin should be used in hospitalized patients, however, no anticoagulation should be provided for patients without a specific clinical indication. Antibiotics and oseltamivir should only be considered for patients with suspected bacterial or influenza coinfection, respectively. CONCLUSION: So far no pharmacological intervention was proven effective and safe to warrant its use in the routine treatment of COVID-19 patients; therefore such patients should ideally be treated in the context of clinical trials. The recommendations herein provided will be revised continuously aiming to capture newly generated evidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».