Pharmacological treatment for patients with coronavirus disease 2019: systematic review of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background : The best treatment for COVID-19 is not known, with numerous agents under investigation. We determined the outcomes of patients with COVID-19 treated with different pharmacological agents. Methods : In this systematic review, we searched Ovid MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and Cochrane Central Register of Controlled Trials for studies published between 1 st January and 12 th August, 2020. We included randomized controlled trials (RCTs) of patients with COVID-19 treated with any pharmacological agent and compared with a different pharmacological agent, placebo or standard of care. Results : From 6346 citations, 19 studies were included, with an overall low risk of bias. Two RCTs evaluated the use of remdesivir in laboratory-confirmed moderate-to-severe COVID-19. One study found that 10 days of remdesivir was associated with shortened recovery time. Neither found reduction in mortality. One RCT found no association of lopinavir/ritonavir with time to clinical improvement, or mortality benefit. Two RCTs of hydrochloroquine in patients with mild, early disease demonstrated no reduction in disease severity, hospitalization rate, death or viral load. Two RCTs observed no association of hydrochloroquine in hospitalized patients with mild-to-moderate disease with virological clearance, improvement in symptoms, need for respiratory support or death. One RCT showed that the use of steroids was associated with improved survival in patients with moderate-to-severe disease, especially those requiring respiratory support. Conclusions : There is evidence for the benefit of steroids in patients with moderate-to-severe disease. Remdesivir might shorten recovery time in patients hospitalized with moderate-to-severe disease. There is currently no evidence to support the use of lopinavir/ritonavir or hydrochloroquine. Study’s Registration : PROSPERO CRD42020184433.
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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 | 0,143 | 0,785 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,032 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».