Initial Guidance on Use of Monoclonal Antibody Therapy for Treatment of Coronavirus Disease 2019 in Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In November 2020, the US Food and Drug Administration (FDA) provided Emergency Use Authorizations (EUA) for 2 novel virus-neutralizing monoclonal antibody therapies, bamlanivimab and REGN-COV2 (casirivimab plus imdevimab), for the treatment of mild to moderate coronavirus disease 2019 (COVID-19) in adolescents and adults in specified high-risk groups. This has challenged clinicians to determine the best approach to use of these products. METHODS: A panel of experts in pediatric infectious diseases, pediatric infectious diseases pharmacy, pediatric intensive care medicine, and pediatric hematology from 29 geographically diverse North American institutions was convened. Through a series of teleconferences and web-based surveys, a guidance statement was developed and refined based on review of the best available evidence and expert opinion. RESULTS: The course of COVID-19 in children and adolescents is typically mild and there is no high-quality evidence supporting any high-risk groups. There is no evidence for safety and efficacy of monoclonal antibody therapy for treatment of COVID-19 in children or adolescents, limited evidence of modest benefit in adults, and evidence for potential harm associated with infusion reactions or anaphylaxis. CONCLUSIONS: Based on evidence available as of December 20, 2020, the panel suggests against routine administration of monoclonal antibody therapy (bamlanivimab, or casirivimab and imdevimab), for treatment of COVID-19 in children or adolescents, including those designated by the FDA as at high risk of progression to hospitalization or severe disease. Clinicians and health systems choosing to use these agents on an individualized basis should consider risk factors supported by pediatric-specific evidence and ensure the implementation of a system for safe and timely administration that does not exacerbate existing healthcare disparities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».