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Enregistrement W3089536813 · doi:10.1002/prp2.666

A systematic review and meta‐analysis of the use of renin‐angiotensin system drugs and COVID‐19 clinical outcomes: What is the evidence so far?

2020· review· en· W3089536813 sur OpenAlex
Amanj Kurdi, Nouf Abutheraa, Lina Akil, Brian Godman

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePharmacology Research & Perspectives · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisCochrane LibraryConfoundingMEDLINEInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Subgroup analysisDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Conflicting evidence exists about the effect of angiotensin‐converting enzyme inhibitors (ACEIs)/angiotensin receptor blockers (ARBs) on COVID‐19 clinical outcomes. We aimed to provide a comprehensive/updated evaluation of the effect of ACEIs/ARBs on COVID‐19‐related clinical outcomes, including exploration of interclass differences between ACEIs and ARBs, using a systematic review/meta‐analysis approach conducted in Medline (OVID), Embase, Scopus, Cochrane library, and medRxiv from inception to 22 May 2020. English studies that evaluated the effect of ACEIs/ARBs among patients with COVID‐19 were included. Studies’ quality was appraised using the Newcastle‐Ottawa Scale. Data were analyzed using the random‐effects modeling stratified by exposure (ACEIs/ARBs, ACEIs, and ARBs). Heterogeneiity was assessed using I 2 statistic. Several subgroup analyses were conducted to explore the impact of potential confounders. Overall, 27 studies were eligible. The pooled analyses showed nonsignificant associations between ACEIs/ARBs and death (OR:0.97, 95%CI:0.75,1.27), ICU admission (OR:1.09;95%CI:0.65,1.81), death/ICU admission (OR:0.67; 95%CI:0.52,0.86), risk of COVID‐19 infection (OR:1.01; 95%CI:0.93,1.10), severe infection (OR:0.78; 95%CI:0.53,1.15), and hospitalization (OR:1.15; 95%CI:0.81,1.65). However, the subgroup analyses indicated significant association between ACEIs/ARBs and hospitalization among USA studies (OR:1.59; 95%CI:1.03,2.44), peer‐reviewed (OR:1.93, 95%CI:1.38,2.71), good quality and studies which reported adjusted measure of effect (OR:1.30, 95%CI:1.10,1.50). Significant differences were found between ACEIs and ARBs with the latter being significantly associated with lower risk of acquiring COVID‐19 infection (OR:0.24; 95%CI: 0.17,0.34). In conclusion, high‐quality evidence exists for the effect of ACEIs/ARBs on some COVID‐19 clinical outcomes. For the first time, we provided evidence, albeit of low quality, on interclass differences between ACEIs and ARBs for some of the reported clinical outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,154
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,154
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,005
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,556
Tête enseignante GPT0,633
Écart entre enseignants0,078 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle