Interleukin-6 Receptor Antagonists in Critically Ill Patients with Covid-19 – Preliminary report
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The efficacy of interleukin-6 receptor antagonists in critically ill patients with coronavirus disease 2019 (Covid-19) is unclear. Methods We evaluated tocilizumab and sarilumab in an ongoing international, multifactorial, adaptive platform trial. Adult patients with Covid-19, within 24 hours of commencing organ support in an intensive care unit, were randomized to receive either tocilizumab (8mg/kg) or sarilumab (400mg) or standard care (control). The primary outcome was an ordinal scale combining in-hospital mortality (assigned −1) and days free of organ support to day 21. The trial uses a Bayesian statistical model with pre-defined triggers to declare superiority, efficacy, equivalence or futility. Results Tocilizumab and sarilumab both met the pre-defined triggers for efficacy. At the time of full analysis 353 patients had been assigned to tocilizumab, 48 to sarilumab and 402 to control. Median organ support-free days were 10 (interquartile range [IQR] −1, 16), 11 (IQR 0, 16) and 0 (IQR −1, 15) for tocilizumab, sarilumab and control, respectively. Relative to control, median adjusted odds ratios were 1.64 (95% credible intervals [CrI] 1.25, 2.14) for tocilizumab and 1.76 (95%CrI 1.17, 2.91) for sarilumab, yielding >99.9% and 99.5% posterior probabilities of superiority compared with control. Hospital mortality was 28.0% (98/350) for tocilizumab, 22.2% (10/45) for sarilumab and 35.8% (142/397) for control. All secondary outcomes and analyses supported efficacy of these IL-6 receptor antagonists. Conclusions In critically ill patients with Covid-19 receiving organ support in intensive care, treatment with the IL-6 receptor antagonists, tocilizumab and sarilumab, improved outcome, including survival. ( ClinicalTrials.gov number: NCT02735707 )
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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 | 0,002 | 0,294 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 découle