An Overview of the Treatment Options Used for the Management of COVID-19 in Pakistan: Retrospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the first reports of COVID-19 infection, the foremost requirement has been to identify a treatment regimen that not only fights the causative agent but also controls the associated complications of the infection. Due to the time-consuming process of drug discovery, physicians have used readily available drugs and therapies for treatment of infections to minimize the death toll. OBJECTIVE: The aim of this study is to provide a snapshot analysis of the major drugs used in a cohort of 1562 Pakistani patients during the period from May to July 2020, when the first wave of COVID-19 peaked in Pakistan. METHODS: A retrospective observational study was performed to provide an overview of the major drugs used in a cohort of 1562 patients with COVID-19 admitted to the four major tertiary-care hospitals in the Rawalpindi-Islamabad region of Pakistan during the peak of the first wave of COVID-19 in the country (May-July 2020). RESULTS: Antibiotics were the most common choice out of all the therapies employed, and they were used as first line of treatment for COVID-19. Azithromycin was the most prescribed drug for treatment. No monthly trend was observed in the choice of antibiotics, and these drugs appeared to be a random but favored choice throughout the months of the study. It was also noted that even antibiotics used for multidrug resistant infections were prescribed irrespective of the severity or progression of the infection. The results of the analysis are alarming, as this approach may lead to antibiotic resistance and complications in immunocompromised patients with COVID-19. A total of 1562 patients (1064 male, 68.1%, and 498 female, 31.9%) with a mean age of 47.35 years (SD 17.03) were included in the study. The highest frequency of patient hospitalizations occurred in June (846/1562, 54.2%). CONCLUSIONS: Guidelines for a targeted treatment regime are needed to control related complications and to limit the misuse of antibiotics in the management of COVID-19.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».