No Time to Waste: Real-World Repurposing of Generic Drugs as a Multifaceted Strategy Against COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Real-world drug repurposing-the immediate "off-label" prescribing of drugs to address urgent clinical needs-is an indispensable strategy gaining rapid traction in the current COVID-19 crisis. Although off-label prescribing (ie, for a nonapproved indication) is legal in most countries, it tends to shift the burden of liability and cost to physicians and patients, respectively. Nevertheless, in urgent public health crises, it is often the only realistic source of a meaningful potential solution. To be considered for real-world repurposing, drug candidates should ideally have a track record of safety, affordability, and wide accessibility. Although thousands of such drugs are already available, the absence of a central repository of off-label uses presents a barrier to the immediate identification and selection of the safest, potentially useful interventions. Using the current COVID-19 pandemic as an example, we provide a glimpse at the extensive literature that supports the rationale behind six generic drugs, in four classes, all of which are affordable, supported by decades of safety data, and pleiotropically target the underlying pathophysiology that makes COVID-19 so dangerous. Having previously fast-tracked this paper to publication in summary form, we now expand on why cimetidine/famotidine (histamine type-2 receptor antagonists), dipyridamole (antiplatelet agent), fenofibrate/bezafibrate (cholesterol/triglyceride-lowering agents), and sildenafil (phosphodiesterase-5 inhibitor) are worth considering for patients with COVID-19 based on their antiviral, anti-inflammatory, renoprotective, cardioprotective, and anticoagulation properties. These examples also reveal the unlimited opportunity to future-proof public health by proactively mining, synthesizing, and cataloging the off-label treatment opportunities of thousands of safe, well-established, and affordable generic drugs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».