Safety and Efficacy of Hydroxychloroquine in COVID-19: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the initial phases of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) epidemic, there was an unfounded fervor surrounding the use of hydroxychloroquine (HCQ); however, recently, the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) has recommended against routine use of HCQ outside of study protocols citing possible adverse outcomes. METHODS: Multiple databases were searched to identify articles on COVID-19. An unadjusted odds ratio (OR) was used to calculate the safety and efficacy of HCQ on a random effect model. RESULTS: Twelve studies comprising 3,912 patients (HCQ 2,512 and control 1400) were included. The odds of all-cause mortality (OR: 2.23, 95% confidence interval (CI): 1.58 - 3.13, P value < 0.00001) were significantly higher in patients on HCQ compared to patients on control agent. The response to therapy assessed by negative repeat polymerase chain reaction (PCR) (OR: 1.83, 95% CI: 0.50 - 6.75, P = 0.36), radiological resolution (OR: 1.98, 95% CI: 0.47 - 8.36, P value = 0.36) and the need for invasive mechanical ventilation (IMV) (OR: 1.21, 95% CI: 0.34 - 4.33, P value = 0.76) were identical between the two groups. Overall, four times higher odds of net adverse events (NAEs) were observed in the HCQ group (OR: 4.59, 95% CI 1.73 - 12.20, P value = 0.02). The measures for individual safety endpoints were also numerically lower in the control arm; however, none of these values reached the level of statistical significance. CONCLUSIONS: HCQ might offer no benefits in terms of decreasing the viral load and radiological improvement in patients with COVID-19. HCQ appears to be associated with higher odds of all-cause mortality and NAEs.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,034 |
| 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 ».