Association between convalescent plasma and the risk of mortality among patients with COVID-19: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Convalescent plasma (CCP) has been used for treating some infectious diseases; however, the efficacy of CCP in coronavirus disease 2019 (COVID-19) remains controversial. The aim of this research was to assess the efficacy of CCP as an adjunctive treatment in COVID-19 patients. Methods: Embase, PubMed, Web of Science, Cochrane and MedRix were searched for potentially relevant articles. All included papers were assessed for the quality using modified Jadad scale and Newcastle-Ottawa scale for randomized controlled trial (RCT) and non – RCT, respectively. We used a Q test and Egger test to assess the heterogeneity and publication bias among studies, respectively. Mortality rates between patients treated with standard treatment and standard treatment with CCP were compared using a Z test. Results: A total of 12 papers consisting of three cross-sectional studies, one prospective study, five retrospective studies, and three RCT studies were included in our analysis. Of them, a total of 1,937 patients treated with CCP and 3,405 patients without CCP were included. The risk of mortality was 1.92-fold higher in patients without CCP compared to patients treated with CCP (OR: 1.92; 95%CI: 1.33, 2.77; p=0.0005). In severe COVID-19 sub-group analysis, we found that patients without CCP had a 1.32 times higher risk of mortality than those treated with CCP (OR: 1.32; 95%CI: 1.09, 1.60; p=0.0040). Conclusions: CCP, as adjunctive therapy, could reduce the mortality rate among COVID-19 patients.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».