Post-exposure prophylaxis against SARS-CoV-2 in close contacts of confirmed COVID-19 cases (CORIPREV): study protocol for a cluster-randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Post-exposure prophylaxis (PEP) is a well-established strategy for the prevention of infectious diseases, in which recently exposed people take a short course of medication to prevent infection. The primary objective of the COVID-19 Ring-based Prevention Trial with lopinavir/ritonavir (CORIPREV-LR) is to evaluate the efficacy of a 14-day course of oral lopinavir/ritonavir as PEP against COVID-19 among individuals with a high-risk exposure to a confirmed case. Methods This is an open-label, multicenter, 1:1 cluster-randomized trial of LPV/r 800/200 mg twice daily for 14 days (intervention arm) versus no intervention (control arm), using an adaptive approach to sample size calculation. Participants will be individuals aged > 6 months with a high-risk exposure to a confirmed COVID-19 case within the past 7 days. A combination of remote and in-person study visits at days 1, 7, 14, 35, and 90 includes comprehensive epidemiological, clinical, microbiologic, and serologic sampling. The primary outcome is microbiologically confirmed COVID-19 infection within 14 days after exposure, defined as a positive respiratory tract specimen for SARS-CoV-2 by polymerase chain reaction. Secondary outcomes include safety, symptomatic COVID-19, seropositivity, hospitalization, respiratory failure requiring ventilator support, mortality, psychological impact, and health-related quality of life. Additional analyses will examine the impact of LPV/r on these outcomes in the subset of participants who test positive for SARS-CoV-2 at baseline. To detect a relative risk reduction of 40% with 80% power at α = 0.05, assuming the secondary attack rate in ring members ( p 0 ) = 15%, 5 contacts per case and intra-class correlation coefficient (ICC) = 0.05, we require 110 clusters per arm, or 220 clusters overall and approximately 1220 enrollees after accounting for 10% loss-to-follow-up. We will modify the sample size target after 60 clusters, based on preliminary estimates of p 0 , ICC, and cluster size and consider switching to an alternative drug after interim analyses and as new data emerges. The primary analysis will be a generalized linear mixed model with logit link to estimate the effect of LPV/r on the probability of infection. Participants who test positive at baseline will be excluded from the primary analysis but will be maintained for additional analyses to examine the impact of LPV/r on early treatment. Discussion Harnessing safe, existing drugs such as LPV/r as PEP could provide an important tool for control of the COVID-19 pandemic. Novel aspects of our design include the ring-based prevention approach, and the incorporation of remote strategies for conducting study visits and biospecimen collection. Trial registration This trial was registered at www.ClinicalTrials.gov ( NCT04321174 ) on March 25, 2020.
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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 | 0,030 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,015 |
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 ».