Efficacy and safety of tocilizumab in the management of COVID-19: A systematic review and meta-analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This systematic review and meta-analysis was aimed to evaluate the efficacy and safety of tocilizumab (TCZ) in treating severe coronavirus disease 2019 (COVID-19). METHODS: The electronic search was made using PubMed, Scopus, CENTRAL, and Google scholar to identify the retrospective observational reports. The studies published from 01 January 2020 to 30th October 2020. Participants were hospitalised COVID-19 patients. Interventions included tocilizumab versus placebo/standard of care. The comparison will be between TCZ versus standard of care (SOC)/placebo. Inconsistency between the studies was evaluated with I2 and quality of the evidences were evaluated by Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: Based on the inclusion criteria there were 24 retrospective studies involving 5686 subjects were included. The outcomes of the meta-analysis have revealed that the TCZ has reduced mortality (M-H, RE-OR -0.11(-0.18--0.04) 95% CI, p=0.001, I2 =88%) and increased the incidences of super-infections (M-H, RE-OR 1.49(1.13-1.96) 95% CI, p=0.004, I2=47%). However, there is no significant difference in ICU admissions rate (M-H, RE-OR -0.06(-0.23-0.12), I2=93%), need for mechanical ventilation (M-H, RE-OR of 0.00(-0.06-0.07), I=74%), LOS (IV -2.86(-0.91-3.38), I2=100%), LOS-ICU (IV: -3.93(-12.35-4.48), I2=100%), and incidences of pulmonary thrombosis (MH, RE-OR 1.01 (0.45-2.26), I2=0%) compared to SOC/control. CONCLUSIONS: Based on cumulative low-to-moderate certainty evidence shows that TCZ could reduce the risk of mortality in hospitalised patients. However, there is no statistically significant difference observed between the TCZ and SOC/control groups in other parameters.
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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 | 0,021 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».