Interferon beta-1a as a Candidate for COVID-19 Treatment; An Open-Label Single-Arm Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
\nIntroduction: Since December 2019, an outbreak of Covid-19 has imposed growing worldwide concern. Researchers around the world is working to find a treatment or a vaccine for the Covid-19 and different treatment approaches have been tested in this regard. Objective: This study was designed and conducted to assess the possible efficacy of Interferon beta-1a as a a safe and efficient candidate for Covid-19 treatment. Methods: This is an investigator-initiated, open label, single arm clinical trial. Twenty suspected patients with Covid-19 who were admitted from 6 to 10 March, 2020 at Sina hospital in Tehran, Iran with moderate to severe symptoms were enrolled. Patients were treated with antiviral and hydroxychloroquine combination therapy with addition of subcutaneous Interferon beta-1a for 5 consecutive days. Baseline charactristiv and findings during the course of admission and 5 days after discharge were recorded for all the patients. Results: Totally, 20 patients with suspected Covid-19, were participated in this study, of whom 12 patients (60%) were male. The median (IQ) of patients’ age was 55.5 (43-63.5). The most common symptom of the patients at onset of disease was fever. The median (Interquartile, IQ range) days of hospital stay was 5.0 (3-6) days. Only 2 cases were admitted to ICU. At the time of follow-up, 15 (94%) patients reported that they generally feel good and had oral tolerance, 1 patient had suffered from dyspnea, 5 patients had suffered from cough, none of them had experienced fever and no case of re-admission or death was reported after discharge. Conclusions: Results of current study are in favor of using Interferon beta-1a in addition to recommended antiviral treatment in Covid-19 patients.\n
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».