Efficacy of Lopinavir/Ritonavir Compared With Standard Care for Treatment of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a newly discovered multi-organ disease caused by the novel coronavirus SARS-CoV-2. Currently, there are no official guidelines on the pharmacological treatment of COVID-19. Lopinavir/ritonavir is a licensed antiviral treatment against HIV and has shown activity against other coronaviruses. OBJECTIVE: In this study, we review the evidence of the use of lopinavir/ritonavir as a potential treatment candidate against COVID-19. METHODS: This systematic review has been registered in PROSPERO (CRD42020182067). A systematic search of the literature for the observational and randomized controlled trial was conducted in PubMed, PubMed Central, and Google Scholar through May 2nd, 2020. Two reviewers were independently searched and selected. The risk of bias was evaluated using the Jadad scale, Newcastle- Ottawa Quality assessment tool, and the National Institute of Health quality assessment tool. RESULTS: A total of 1,965 articles were screened, from which 6 articles were selected. Of 6 articles that were included in this study, 4 reported no significant benefit in clinical improvement with lopinavir/ ritonavir when compared to standard care of treatment, while 2 studies reported otherwise. Lopinavir/ritonavir was also not associated with a reduction of 28-day mortality rate as reported by 1 included study. Most included studies reported gastrointestinal symptoms as side effects from lopinavir/ritonavir therapy. CONCLUSION: There is not yet enough evidence to support the regular use of lopinavir/ritonavir in the treatment of COVID-19. Further clinical trials are needed to evaluate lopinavir/ritonavir's efficacy in treatment.
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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 | 0,010 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».