Efficacy of Chloroquine or Hydroxychloroquine in COVID-19 Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Chloroquine (CQ) and hydroxychloroquine (HCQ) show anti-SARS-CoV-2 activity in vitro; however, clinical studies have reported conflicting results. We sought to systematically evaluate the effect of CQ and HCQ with or without azithromycin (AZ) on outcomes of COVID-19 patients. Methods We searched Medline, Embase, EBM Reviews, Scopus, Web of Science, preprints and grey literature up to July 7, 2020. We included studies that assessed COVID-19 patients treated with CQ or HCQ, with or without AZ. We pooled only adjusted effect estimates of mortality using a random effect model. We summarized the effect of CQ or HCQ on viral clearance and ICU admission/ mechanical ventilation. Results Out of 1463 citations screened for eligibility, five RCTs and 14 cohort studies were included (20,263 hospitalized patients). Thirteen studies (1 RCT and 12 cohorts) with 15,938 patients examined the effect of HCQ on short term mortality. The pooled adjusted OR was 1.05 (95% CI 0.96-1.15, I 2 =0 %, p=0.647). Six cohort studies examined the effect of HCQ and AZ combination among 14,016 patients. The pooled adjusted OR was 0.93 (95% CI 0.79-1.11, I 2 =59.3%, p=0.003). Two cohort studies and three RCTs found no significant effect of HCQ on viral clearance. One RCT with 48 patients demonstrated improved viral clearance in patients treated with CQ and HCQ. Three cohort studies found that HCQ with or without AZ had no significant effect on mechanical ventilation/ ICU admission. Conclusion Moderate certainty evidence suggests that HCQ, with or without AZ, lacks efficacy in reducing short-term mortality in patients hospitalized with COVID-19. Summary This systematic review and meta-analysis showed that in-hospital treatment of COVID-19 patients with antimalarials medications failed to reduce short-term mortality and morbidity with potential harm if used in combination with azithromycin.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| 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 ».