The efficacy and safety of hydroxychloroquine for COVID-19 prophylaxis: A systematic review and meta-analysis of randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Populations such as healthcare workers (HCW) that are unable to practice physical distancing are at high risk of acquiring Coronavirus disease-2019 (COVID-19). In these cases pharmacological prophylaxis would be a solution to reduce severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS CoV-2) transmission. Hydroxychloroquine has in vitro antiviral properties against SARS CoV-2. We therefore sought to determine the efficacy and safety of hydroxychloroquine as prophylaxis for COVID-19. METHODS AND FINDINGS: We electronically searched EMBASE, MEDLINE, the Cochrane COVID-19 Register of Controlled Trials, Epistemonikos COVID-19, clinicaltrials.gov, and the World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform up to September 28th, 2020 for randomized controlled trials (RCTs). We calculated pooled relative risks (RRs) for dichotomous outcomes with the corresponding 95% confidence intervals (CIs) using a random-effect model. We identified four RCTs (n = 4921) that met our eligibility criteria. The use of hydroxychloroquine, compared to placebo, did not reduce the risks of developing COVID-19 (RR 0.82, 95% CI 0.65 to 1.04, moderate certainty), hospitalization (RR 0.72, 95% CI 0.34 to 1.50, moderate certainty), or mortality (RR 3.26, 95% CI 0.13 to 79.74, low certainty), however, hydroxychloroquine use increased the risk of adverse events (RR 2.76, 95% CI 1.38 to 5.55, moderate certainty). CONCLUSION: Although pharmacologic prophylaxis is an attractive preventive strategy against COVID-19, the current body of evidence failed to show clinical benefit for prophylactic hydroxychloroquine and showed a higher risk of adverse events when compared to placebo or no prophylaxis.
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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 | 0,020 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».