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Enregistrement W3182685238 · doi:10.1101/2021.07.05.21259867

Tocilizumab and sarilumab alone or in combination with corticosteroids for COVID-19: A systematic review and network meta-analysis

2021· review· en· W3182685238 sur OpenAlexafffund
Dena Zeraatkar, Ellen Cusano, Juan Pablo Díaz Martinez, Anila Qasim, Sophia Mangala, Elena Kum, Jessica J Bartoszko, Tahira Devji, Thomas Agoritsas, François Lamontagne, Bram Rochwerg, Per Olav Vandvik, Romina Brignardello‐Petersen, Reed Siemieniuk

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversity of CalgaryMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineTocilizumabMeta-analysisBlindingRandomized controlled trialInternal medicinePlaceboSystematic reviewMEDLINEAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To compare the effects of interleukin-6 (IL-6) receptor blockers, with or without corticosteroids, on mortality in patients with COVID-19. Design Systematic review and network meta-analysis Data sources WHO COVID-19 database, a comprehensive multilingual source of global covid-19 literature, and two prospective meta-analyses Study selection Trials in which people with suspected, probable, or confirmed COVID-19 were randomized to IL-6 receptor blockers (with or without corticosteroids), corticosteroids, placebo, or standard care. Results We assessed the risk of bias of included trials using a modification of the Cochrane risk of bias tool. We performed a Bayesian fixed effect network meta-analysis and assessed the certainty of evidence using the GRADE approach. We identified 45 eligible trials (20,650 patients), 36 (19,350 patients) of which could be included in the network meta-analysis. 27 of 36 trials were rated at high risk of bias, primarily due to lack of blinding. Tocilizumab (20 more per 1000, 15 fewer to 59 more; low certainty) and sarilumab (11 more per 1000, 38 fewer to 55 more; low certainty) alone may not reduce the risk of death. Tocilizumab, in combination with corticosteroids, probably reduces the risk of death compared to corticosteroids alone (35 fewer per 1000, 52 fewer to 18 more; moderate certainty) and sarilumab, in combination with corticosteroids, may reduce the risk of death compared to corticosteroids alone (43 fewer, 73 fewer to 12 more; low certainty). Tocilizumab and sarilumab, both in combination with corticosteroids, may have similar effects (8 more per 1000, 20 fewer to 35 more; low certainty). Conclusion IL-6 receptor blockers, when added to standard care that includes corticosteroids, in patients with severe or critical COVID-19, probably reduce mortality. Tocilizumab and sarilumab may have similar effectiveness. Systematic review registration NA What is already known on this topic? IL-6 receptor blockers have immunosuppressive effects that may be important in COVID-19 patients with immune system dysfunction and inflammation Corticosteroids reduce the risk of death in patients with severe or critical COVID-19 What this study adds Our systematic review and network meta-analysis provides a comprehensive review of the evidence addressing the effects of IL-6 receptor blockers, alone or in combination with corticosteroids, in COVID-19 IL-6 receptor blockers when added to a standard care that includes corticosteroids, in patients with severe or critical COVID-19, probably reduce mortality. Tocilizumab and sarilumab in combination with corticosteroids may have similar effectiveness for reducing mortality.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,040
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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