Safety of Hydroxychloroquine among Outpatient Clinical Trial Participants for COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Use of hydroxychloroquine in hospitalized patients with COVID-19, especially in combination with azithromycin, has raised safety concerns. Here, we report safety data from three outpatient randomized clinical trials. METHODS: We conducted three randomized, double-blind, placebo-controlled trials investigating hydroxychloroquine as pre-exposure prophylaxis, post-exposure prophylaxis and early treatment for COVID-19. We excluded individuals with contraindications to hydroxychloroquine. We collected side effects and serious adverse events. We report descriptive analyses of our findings. RESULTS: We enrolled 2,795 participants. The median age of research participants was 40 (IQR 34-49) years, and 59% (1633/2767) reported no chronic medical conditions. Overall 2,324 (84%) participants reported side effect data, and 638 (27%) reported at least one medication side effect. Side effects were reported in 29% with daily, 36% with twice weekly, 31% with once weekly hydroxychloroquine compared to 19% with placebo. The most common side effects were upset stomach or nausea (25% with daily, 18% with twice weekly, 16% with weekly, vs. 10% for placebo), followed by diarrhea, vomiting, or abdominal pain (23% for daily, 16% twice weekly, 12% weekly, vs. 6% for placebo). Two individuals were hospitalized for atrial arrhythmias, one on placebo and one on twice weekly hydroxychloroquine. No sudden deaths occurred. CONCLUSION: Data from three outpatient COVID-19 trials demonstrated that gastrointestinal side effects were common but mild with the use of hydroxychloroquine, while serious side effects were rare. No deaths occurred related to hydroxychloroquine. Randomized clinical trials can safely investigate whether hydroxychloroquine is efficacious for COVID-19.
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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 | 0,007 | 0,419 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».