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Enregistrement W3127791428 · doi:10.1101/2021.01.28.21250706

Early Multidrug Outpatient Treatment of SARS-CoV-2 Infection (COVID-19) and Reduced Mortality Among Nursing Home Residents

2021· preprint· en· W3127791428 sur OpenAlexaff
Paul Alexander, Robin Armstrong, George Fareed, Kulvinder K. Gill, John Lotus, Ramin Oskoui, Chad Prodromos, Harvey A. Risch, Howard C. Tenenbaum, Craig M. Wax, Peter A. McCullough

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of TorontoPublic Health OntarioMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHydroxychloroquinePneumoniaOutbreakCytokine stormIntensive care medicineIsolation (microbiology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Emergency medicineInternal medicineVirologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The outbreak of COVID-19 from severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has spread all over the world with tremendous morbidity and mortality in the elderly. In-hospital treatment addresses the multifaceted nature of the illness including viral replication, cytokine storm, and endothelial injury with thrombosis. We identified nine reports of early treatment outcomes in COVID-19 nursing home patients. Multi-drug therapy including hydroxychloroquine with one or more anti-infectives, corticosteroids, and antithrombotic agents can be extended to seniors in the nursing home setting without hospitalization. Data from nine studies found multidrug regimens relying on the use of hydroxychloroquine as well as other agents including doxycycline were associated with a statistically significant and >60% reductions in mortality. Going forward, we theorize and based on the evidence, that early empiric treatment for the elderly with COVID-19 in the nursing home setting (or similar congregated settings with elderly residents/patients) has a genuine probability of success and acceptable safety. This group remains our highest at-risk group and warrants acute treatment focus that will prevent the development and/or worsening of problems associated with COVID-19, most particularly isolation, hospitalization, and death. In fact, with the rapidity and severity of SARS-CoV-2 outbreaks in nursing homes, in-center treatment of patients with acute COVID-19 is possibly the most rational and importantly feasible strategy to reduce the risks of hospitalization and death. If the approach remains ‘wait-and-see’ and elderly high-risk patients in such congregated nursing room type settings are allowed to worsen with no early treatment, they may be too sick and fragile to benefit from in-hospital therapeutics and are at risk for pulmonary failure, life-ending micro-thrombi of the lungs, kidneys etc. We put forth the notion that the most important factor in this regard, is making available early therapeutic intervention as described here. These drugs include and under supervision by skilled doctors, combination/sequenced ivermectin, hydroxychloroquine, colchicine, azithromycin, doxycycline, bromhexine hydrochloride, and favipiravir (outside the US), along with inhaled steroids such as budesonide and oral steroids including dexamethasone and prednisone, and anti-thrombotic anti-clotting drugs such as heparin). As the clinical trials data on treatments for COVID-19 mature, this early treatment therapeutic option deserves serious, urgent, and sober consideration by the medical establishment and respective decision-makers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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