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Enregistrement W3128070861 · doi:10.1038/s41467-021-21134-2

Potential health and economic impacts of dexamethasone treatment for patients with COVID-19

2021· article· en· W3128070861 sur OpenAlexaff
Ricardo Aguás, Adam Mahdi, Rima Shretta, Peter Horby, Martin Landray, Lisa J. White, Fatima Arifi, Chynar Zhumalieva, Inke Nadia Diniyanti Lubis, Antoninho Benjamin Monteiro, Ainura Moldokmatova, Siyu Chen, Aida Estebesova, Mofakhar Hussain, Dipti Lata, Emmanuel A. Bakare, Biniam Getachew, Mohammad Nadir Sahak, Phetsavanh Chanthavilay, Akindeh M. Nji, Yu Nandar Aung, Nathaniel Hupert, Sai Thein Than Tun, Wirichada Pan–ngum, K. C. Sarin, Handoyo Harsono, Sana Eybpoosh, Renato Mendes Coutinho, Semeeh Akinwale Omoleke, Amen-Patrick Nwosu, Nantasit Luangasanatip, Ainura Kutmanova, Aizhan Dooronbekova, Antônio Ximenes, Merita Monteiro, O. Celhay, Keyrellous Adib, Amel H. Salim, Yuki Yunanda, Mahnaz Hossain Fariba, Amirah Azzeri, Penny Hancock, Hakim Bekrizadeh, Sayed Ataullah Saeedzai, Ivana Alona, Grace Wezi Mzumara, João Martins, José Luís Herrera, Hamid Sharifi, Talant Abdyldaev, Babak Jamshidi, Noran Naqiah Hairi, Naima Nasir, Rashid Zaman, Sopuruchukwu Obiesie, R. A. Kraenkel, Nicholas Letchford, Lucsendar Raimunda Fernandes Alves, Sandra Adele, Lorena Suárez‐Idueta, Nicole Advani, Manar Marzouk, Viviana Mabombo, Aibek Mukambetov, Adeniyi Kolade Aderoba, Bpriya Lakshmy Tbalasubramaniam, Nicole Feune de Colombi, Maria Angela Varela Niha, Francisco Obando, Parinda Wattanasri, Sompob Saralamba, Fatiha Hana Shabaruddin, Shafiun Nahin Shimul, Maznah Dahlui, Reshania Naidoo, Caroline Franco, Michael Klein, Aisuluu Kubatova, Nusrat Jabin, Shwe Sin Kyaw, Luzia Freitas, Sunil Pokharel, Proochista Ariana, Chris Erwin Gran Mercado, Shamil Ibragimov, John Robert C. Medina, Mesulame Namedre

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchLi Ka Shing FoundationNuffield College, University of OxfordMedical Research CouncilBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésDexamethasoneCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakIntensive care medicinePandemicEmergency medicineInternal medicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dexamethasone can reduce mortality in hospitalised COVID-19 patients needing oxygen and ventilation by 18% and 36%, respectively. Here, we estimate the potential number of lives saved and life years gained if this treatment were to be rolled out in the UK and globally, as well as the cost-effectiveness of implementing this intervention. Assuming SARS-CoV-2 exposure levels of 5% to 15%, we estimate that, for the UK, approximately 12,000 (4,250 - 27,000) lives could be saved between July and December 2020. Assuming that dexamethasone has a similar effect size in settings where access to oxygen therapies is limited, this would translate into approximately 650,000 (240,000 - 1,400,000) lives saved globally over the same time period. If dexamethasone acts differently in these settings, the impact could be less than half of this value. To estimate the full potential of dexamethasone in the global fight against COVID-19, it is essential to perform clinical research in settings with limited access to oxygen and/or ventilators, for example in low- and middle-income countries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,012
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)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,411 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations68
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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