Tocilizumab in COVID-19 – A Bayesian reanalysis of RECOVERY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Randomised Evaluation of COVID-19 Therapy (RECOVERY) demonstrated that tocilizumab reduces mortality in hospitalized COVID-19 patients. However, substantial uncertainty remains whether tocilizumab’s effect is similar across clinically relevant subgroups. Whether this uncertainty can be resolved with Bayesian methods is unknown. Design, Setting, Participants, and Interventions RECOVERY was a controlled, open-label, platform UK trial that randomized (1:1) 4116 adults with oxygen saturation <92% on room air or receiving oxygen therapy with C-reactive protein ≥75 mg/L to either usual care or tocilizumab plus usual care. Main outcome measures Mortality and hospital discharge within 28 days. Methods Using Bayesian methods, we combined RECOVERY with evidence-based priors in-corporating previous COVID-19 tocilizumab RCTs. The probability of tocilizumab’s benefit for respiratory support and corticosteroid subgroups and sensitivity analyses were performed with different prior distributions and baseline risks. Results For all-cause mortality, the posterior probabilities of decreased deaths with tocilizumab were >99% and 19% in patients using and not using corticosteroids, respectively. In patients on simple oxygen only, non-invasive ventilation and invasive mechanical ventilation, the probabilities of decreased mortality were 96%, >99% and 77%, respectively. The probabilities for a clinically significant mortality reduction, as assessed by an absolute risk difference > 3% (number needed to treat ≤ 33), were 77%, 96%, 56%, respectively. Sensitivity analyses highlighted the uncertainty and lack of conclusive evidence for tocilizumab’s effect in patients on invasive mechanical ventilation and those without concurrent corticosteroids. Posterior probabilities of benefit for hospital discharge outcome were high and consistent across most subgroups. Conclusions In this Bayesian reanalysis, COVID-19 hospitalized patients exposed to corticosteroids or on non-invasive ventilation have a high probability of a clinically meaningful mortality benefit from tocilizumab. Tocilizumab also likely improves discharge from hospital in most subgroups. Future research should further address if patients on invasive mechanical ventilation can also benefit from tocilizumab.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».