Comparative effectiveness and safety of 32 pharmacological interventions recommended by guidelines for coronavirus disease 2019: a systematic review and network meta-analysis combining 66 trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The global pandemic coronavirus disease 2019 (COVID-19) has become a major public health problem and presents an unprecedented challenge. However, no specific drugs were currently proven. This study aimed to evaluate the comparative efficacy and safety of pharmacological interventions in patients with COVID-19. METHODS: Medline, Embase, the Cochrane Library, and clinicaltrials.gov were searched for randomized controlled trials (RCTs) in patients infected with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)/SARS-CoV. Random-effects network meta-analysis within the Bayesian framework was performed, followed by the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation system assessing the quality of evidence. The primary outcome of interest includes mortality, cure, viral negative conversion, and overall adverse events (OAEs). Odds ratio (OR) with 95% confidence interval (CI) was calculated as the measure of effect size. RESULTS: Sixty-six RCTs with 19,095 patients were included, involving standard of care (SOC), eight different antiviral agents, six different antibiotics, high and low dose chloroquine (CQ_HD, CQ_LD), traditional Chinese medicine (TCM), corticosteroids (COR), and other treatments. Compared with SOC, a significant reduction of mortality was observed for TCM (OR = 0.34, 95% CI: 0.20-0.56, moderate quality) and COR (OR = 0.84, 95% CI: 0.75-0.96, low quality) with improved cure rate (OR = 2.16, 95% CI: 1.60-2.91, low quality for TCM; OR = 1.17, 95% CI: 1.05-1.30, low quality for COR). However, an increased risk of mortality was found for CQ_HD vs. SOC (OR = 3.20, 95% CI: 1.18-8.73, low quality). TCM was associated with decreased risk of OAE (OR = 0.52, 95% CI: 0.38-0.70, very low quality) but CQ_HD (OR = 2.51, 95% CI: 1.20-5.24) and interferons (IFN) (OR = 2.69, 95% CI: 1.02-7.08) vs. SOC with very low quality were associated with an increased risk. CONCLUSIONS: COR and TCM may reduce mortality and increase cure rate with no increased risk of OAEs compared with standard care. CQ_HD might increase the risk of mortality. CQ, IFN, and other antiviral agents could increase the risk of OAEs. The current evidence is generally uncertain with low-quality and further high-quality trials are needed.
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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 | 0,037 | 0,308 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,032 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».