Safety and effectiveness of high-dose vitamin C in patients with COVID-19: a randomized open-label clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Vitamin C is an essential water-soluble nutrient that functions as a key antioxidant and has been proven to be effective for boosting immunity. In this study, we aimed to assess the efficacy of adding high-dose intravenous vitamin C (HDIVC) to the regimens for patients with severe COVID-19 disease. Methods An open-label, randomized, and controlled trial was conducted on patients with severe COVID-19 infection. The case and control treatment groups each consisted of 30 patients. The control group received lopinavir/ritonavir and hydroxychloroquine and the case group received HDIVC (6 g daily) added to the same regimen. Results There were no statistically significant differences between two groups with respect to age and gender, laboratory results, and underlying diseases. The mean body temperature was significantly lower in the case group on the 3rd day of hospitalization ( p = 0.001). Peripheral capillary oxygen saturations (SpO 2 ) measured at the 3rd day of hospitalization was also higher in the case group receiving HDIVC ( p = 0.014). The median length of hospitalization in the case group was significantly longer than the control group (8.5 days vs. 6.5 days) ( p = 0.028). There was no significant difference in SpO 2 levels at discharge time, the length of intensive care unit (ICU) stay, and mortality between the two groups. Conclusions We did not find significantly better outcomes in the group who were treated with HDIVC in addition to the main treatment regimen at discharge. Trial registration irct.ir (IRCT20200411047025N1), April 14, 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».